في هذا الدرس، ستقوم ببناء قاعدة بيانات متجهات عالية الأداء باستخدام Milvus و FAISS لتشغيل التطبيقات الذكية بالبحث الدلالي.
المتطلبات الأساسية
- Python ٣.١٠ أو أعلى
- Milvus v٢.٢.٠ أو أعلى
- FAISS v١.١٣.٠
- Docker v٢٠.١٠ أو أعلى
- معرفة أساسية بـ Docker وبرمجة Python
ما الذي نبنيه
في هذا الدرس الشامل، سنرشدك خلال عملية إعداد قاعدة بيانات متجهات قابلة للتوسع باستخدام Milvus و FAISS. سيعمل هذا النظام كعمود فقري للتطبيقات الذكية التي تتطلب بحث دلالي فعال واسترجاع البيانات عالية الأبعاد مثل النصوص والصور والصوت.
سيمكنك المشروع المكتمل من معالجة الاستفسارات عن طريق تحويلها إلى تضمينات متجهية، وإجراء عمليات البحث عن التشابه، واسترجاع النتائج الأكثر صلة في أجزاء من الثانية. هذا الإعداد مثالي للتطبيقات مثل محركات التوصية، واكتشاف الشذوذ، والدردشة الآلية في الوقت الحقيقي.
الإعداد والتثبيت
لبدء العمل، نحتاج إلى تثبيت وتكوين Milvus، قاعدة بيانات متجهات مفتوحة المصدر شهيرة، إلى جانب FAISS، مكتبة للبحث عن التشابه وتكتيل المتجهات الكثيفة بكفاءة. سنستخدم Docker لتبسيط عملية النشر.
...تابع القراءة
سجل دخولك مجاناً لقراءة المقال كاملاً والوصول إلى أدوات الذكاء الاصطناعي.
تسجيل الدخول / إنشاء حساب