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基于向量相似度检索嵌入向量的微服务，通常与dataprep微服务配合使用，利用Milvus向量数据库提供高效RESTful API，支持文本查询和筛选，适用于大规模数据集的相似性检索。
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Retriever微服务
基于向量相似度检索嵌入向量。通常与dataprep微服务配合使用。
概述
Retrieval微服务旨在使用Milvus等向量数据库执行高效的基于向量的搜索。它提供RESTful API，用于基于文本查询和可选筛选条件检索相关结果。该微服务针对处理大规模数据集进行了优化，并支持灵活的查询配置。
核心功能
-
基于文本的图像/视频检索：
- 接受文本查询，基于向量相似度检索top-k最相关结果
- 支持可选筛选条件以优化搜索结果
-
与Milvus集成：
- 利用Milvus向量数据库高效存储和检索嵌入向量
- 确保大规模数据集的高性能和可扩展性
编程语言：Python
工作原理
查询处理
- 微服务通过
/v1/retrieval端点接受文本查询和可选筛选条件 - 查询通过嵌入模型处理以生成嵌入向量，并从Milvus数据库检索嵌入向量
结果生成
- 检索结果包括元数据、相似度分数和唯一标识符
- 结果以JSON格式返回，便于与下游应用集成
工作流程：
- 嵌入模型为输入描述（例如"交通拥堵"）生成文本嵌入向量
- 搜索引擎在向量数据库中搜索top-k最相似匹配项
- 生成包含匹配向量ID和元数据的结果
了解更多
- 从https://github.com/open-edge-platform/edge-ai-libraries/blob/main/microservices/vector-retriever/milvus/docs/user-guide/get-started.md%E5%BC%80%E5%A7%8B
镜像拉取方式
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镜像拉取常见问题
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oldzhang
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