近似最近傍探索の最前線MIRU 2019 チュートリアル http://cvim.ipsj.or.jp/MIRU2019/index.php?id=tutorial 松井 勇佑（東京大学生産技術研究所）http://yusukematsui.me/index_jp.html ベクトルの集合を前にして新たにクエリベ…
Vertex AI Vector Search の概要 | Google Cloud
ベクトル検索は、Google Research が開発したベクトル検索技術をベースにしています。ベクトル検索では、Google 検索、YouTube、Play などの Google プロダクトの基盤と同じインフラストラクチャを利用できます。 はじめに ベクトル検索では、意味的に類似または関連する何十億ものアイテムから検索を行うことができます。ベクトル類似度マッチング サービスには、レコメンデーション エンジン、検索エンジン、chatbot、テキスト分類の実装など、多くのユースケースがあります。 ベクトル検索のユースケースとして、数十万もの衣料品在庫を持つオンライン小売店があります。このシナリオでは、マルチモーダル エンベディング API を使用してこれらの商品のエンベディングを作成し、ベクトル検索を利用してテキストクエリと意味的に最も類似した画像にマッチングさせています。たとえば、「黄色の
Vertex Matching Engine: 非常に高速かつスケーラブルな最近傍探索 | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2021 年 7 月 21 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 密なベクトル空間でデータを表現する方法であるベクトル エンベディングは、ML エンジニアが使用するツールの中で最も便利なツールです。 エンベディングの初期の使用例としては、単語のエンベディングがあります。単語のエンベディングは、ベクトル空間での位置（距離と方向）により、各単語の有意義なセマンティクスを符号化することができるため、一般的なツールとなりました。たとえば、次のような実際のエンベディングを可視化した図では、国とその首都の関係性のように、セマンティックな関係性を表す幾何学的な関係を示しています。 今日、単語のエンベディングやテキストのエンベディングは一般的に、セマンティック検索システムを強化するために使用されています。エンベディングベースの検索は、単純なインデック
Vector Search | Vertex AI | Google Cloud
Vector Search is a powerful vector search engine built on groundbreaking technology developed by Google Research. Leveraging the ScaNN algorithm, Vector Search lets you build next-generation search and recommendation systems as well as generative AI applications. You can benefit from the very same research and technology that power core Google products, including Google Search, YouTube, and Google
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