DashVector admite e-commerce search and recommendation, sistemas de preguntas y respuestas basados en NLP, búsqueda multimodal de imágenes, recuperación de video, así como detección y cribado molecular.
E-commerce search and recommendation
Use embedding models to convert product images and descriptions into vectors stored in a vector database. When a user queries, DashVector converts the query into a vector and returns the most similar products. A partir del comportamiento y las preferencias del usuario, DashVector converts browsing and purchase history into vectors to find and recommend similar products, delivering personalized shopping experiences.
NLP-based Sistemas de preguntas y respuestas con IA
Los sistemas de preguntas y respuestas son una aplicación habitual de NLP. Entre ellos se incluyen Qwen, ChatGPT, los sistemas de atención al cliente en línea y los chatbots de preguntas y respuestas. A Q&A system stores predefined questions and answers. When a user asks a question, the system matches it to the most similar predefined question and returns the answer. Para construir este tipo de soluciones, utilice DashVector to convert predefined Q&A pairs into vectors stored in a vector database. Cuando un usuario formula una pregunta, DashVector converts it into a vector and retrieves the most similar question from the database. Combined with model training, Q&A inference, and post-optimization, you can build intelligent conversational systems like Qwen and ChatGPT.
Búsqueda multimodal de imágenes
Los sitios web de bancos de imágenes y las plataformas sociales alojan cientos de millones o incluso decenas de miles de millones de imágenes. Sin embargo, por lo general solo ofrecen búsquedas básicas por texto o mediante una sola imagen. Con DashVector, puede representar imágenes y descripciones textuales como vectores dentro de una base de datos vectorial. El servicio admite patrones de búsqueda multimodal: de texto a imagen, de imagen a imagen y búsquedas combinadas de texto e imagen para lograr un filtrado preciso. Las entradas de consulta se vectorizan para la coincidencia por similitud, lo que ayuda a los usuarios a encontrar rápidamente las imágenes objetivo.
Video Retrieval
Video monitoring systems, film and television websites, and short video apps generate massive video data. Use DashVector to convert video data into vectors. When users have a movie clip or screenshot, a video similarity search system retrieves the most similar videos by comparing content vectors. Clustering-based retrieval further improves efficiency and accuracy by grouping similar videos for faster in-cluster search.
Molecular Detection and Screening
