CreateVectorDatabase

CreateVectorDatabase[]

新規の空のベクトルデータベースを作成する．

CreateVectorDatabase[{vec1,…}]

ベクトル veciの集合でデータベースを初期化する．

CreateVectorDatabase[{vec1,…}{val1,…}]

値 valiとベクトル veciを関連付ける．

CreateVectorDatabase[data,name]

ベクトルデータベースに指定された name を与える．

詳細とオプション

  • CreateVectorDatabaseは，保存する新規ベクトルデータベースを初期化して，効率的な検索と取得のために高次元データを管理する．
  • ベクトルデータベースの典型的なアプリケーションには，推薦システム，画像とテキストの取得，大規模データ集合内の類似検索等がある．
  • 次は，data の可能な値である．
  • {vec1,…}ベクトルのリスト
    {vec1val1,…}ベクトルと関連付けられた値のリスト
    {vec1,…}{val1,…}ベクトルと値の間の規則
  • スカラーのリストは一次元ベクトルのリストとして解釈される． »
  • 次は，valiの許容される形である．
  • "string"文字列のラベル
    <|"tag1"v1,…|>タグとメタデータの値の連想
  • データベース name は文字列でなければならない．
  • 次は，指定可能なオプションである．
  • DistanceFunction EuclideanDistanceベクトル距離の計算方法
    FeatureExtractor Identity入力をベクトルに変換する方法
    GeneratedAssetLocation $GeneratedAssetLocationデータベースの保存場所
    OverwriteTarget Automatic既存の場所を上書きするかどうか
    WorkingPrecision Automatic数値精度
  • DistanceFunctionの可能な値には，EuclideanDistance，SquaredEuclideanDistance，CosineDistance，JaccardDissimilarity，HammingDistanceがある．
  • 次は，WorkingPrecisionの可能な設定である．
  • "Integer8"から127までの符号付き8ビット整数
    "Real32"単精度実数（32ビット）
    "Real64"倍精度実数（64ビット）

例題

すべて開くすべて閉じる

例  (2)

空のVectorDatabaseObjectを作成する：

特定の名前のデータベースを作成し，ベクトルのリストで初期化する：

データベースを類似度で検索する：

スコープ  (5)

データソース  (3)

空のベクトルデータベースを作成する：

特定の名前のデータベースを作成する：

ベクトルのリストで新規ベクトルデータベースを初期化する：

メタデータ  (2)

ベクトルとメタデータの両方でデータベースを初期化する：

メタデータを別のリストとして指定する：

タグをAssociationとしてメタデータを指定する：

データとメタデータを別々に指定する：

オプション  (10)

DistanceFunction  (1)

データベース用のカスタムの距離関数を指定する：

デフォルトで，EuclideanDistanceが使われる：

FeatureExtractor  (1)

データベースにはベクトルしか格納できない．画像の特徴が抽出できるFeatureExtractorを指定する：

与えられた画像に最も近い画像を検索する：

GeneratedAssetLocation  (3)

データベースを保存するカスタムの場所を指定する：

場所を取り出す：

デフォルトで，データベースはローカルオブジェクトに保存される：

ベクトルデータベースをファイルに保存する：

場所を取り出す：

参照ファイルからデータベースを再構築する：

OverwriteTarget  (2)

データベースの自動的な場所はその名前によって決定される：

デフォルトのOverwriteTargetAutomaticの場合，衝突を避けるために新たなデータベース名が生成される：

強制的に上書きしたければOverwriteTargetTrueを使うとよい：

OverwriteTargetFalseを使って厳密にチェックする：

OverwriteTargetFalseとしても，同じデータベース名を別々の場所で使われることが防止できる：

ファイルを作成する：

デフォルトで，既存のファイルは上書きされない：

OverwriteTargetTrueを使って既存のファイルを上書きする：

WorkingPrecision  (3)

距離計算のためのカスタムの作業精度を指定する：

デフォルトで，精度は入力データから推測される：

空のデータベースの精度を指定する：

新規に追加されたベクトルは，指定された精度に収まるように切り取られたり丸められたりする：

空白データベースは明示的な作業精度なしで作成される：

データベースにデータが加えられると値が解決される：

特性と関係  (1)

スカラーのリストは一次元ベクトルのリストと解釈される：

外側のリストを使って入力が単一のベクトルであることを示す：

考えられる問題  (4)

データベースには一次元配列しか保存できない：

データベース内の配列のサイズはすべて同じでなければならない：

データベース名は一意的である：

同じ名前が指定された新規データベースは，1つずつ大きくなる接尾辞を付けて作成される：

DeleteObjectを使って誤って生成されたVectorDatabaseObjectを削除する：

これで名前が再び使えるようになった：

オプションOverwriteTargetTrueを使って古いデータベースを上書きすることもできる：

OverwriteTarget -> Falseは，増分する数は加えずにエラーメッセージを発する：

特定の場所にデータベースを作成する：

新たな場所の同じ名前のデータベースは増分する接尾辞付きで作成される：

もとのデータベースを削除して名前が自由に使えるようにする：

これで再び名前が使えるようになった：

Wolfram Research (2024), CreateVectorDatabase, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/CreateVectorDatabase.html.

テキスト

Wolfram Research (2024), CreateVectorDatabase, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/CreateVectorDatabase.html.

CMS

Wolfram Language. 2024. "CreateVectorDatabase." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. https://reference.wolfram.com/language/ref/CreateVectorDatabase.html.

APA

Wolfram Language. (2024). CreateVectorDatabase. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/ref/CreateVectorDatabase.html

BibTeX

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BibLaTeX

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