"paraphrase-mpnet-base-v2"是一个用于智能问答系统的模型，主要基于Milvus这一高效的向量数据库。Milvus是一个开源的、分布式的、高性能的向量相似度搜索引擎，它能够处理大规模的非结构化数据，如文本、图像、音频等，尤其适合在问答系统中进行语义理解与匹配。 该模型的核心是MPNet（Multi-Head Projection Network），这是一种预训练的Transformer模型，由微软研究团队提出。MPNet在BERT模型的基础上进行了改进，通过引入自投影机制，更好地处理了输入序列中的上下文关系，特别是在处理对齐问题和句子平行性时表现出色。这使得MPNet在句法和语义理解方面具有更强的能力，对于问答系统而言，这意味着它可以更准确地理解用户的问题，并找到最相关的答案。 "config.json"文件通常包含了模型的配置信息，比如模型的参数设置、优化器的选择、学习率策略、训练步数等，这些都是运行模型所必需的。在部署或微调模型时，我们需要根据实际需求调整这些配置。 "modules.json"可能是模型的架构定义文件，它详细描述了模型的各个层及其连接方式。这有助于我们理解模型的工作原理，也可以方便地在其他项目中复用或修改模型。 "similarity_evaluation_sts-dev_results.csv"可能包含了模型在相似度评估任务上的表现数据，比如在STS-B（Semantic Textual Similarity Benchmark）数据集上的结果。STS-B是一个用于评估句子相似度的标准基准，包含一对对的句子和它们的人工标注的相似度分数。模型的性能可以通过这些结果来评估，通常会关注Pearson和Spearman相关系数等指标。 "1_Pooling"和"0_Transformer"这两个文件名可能是模型的分块或者层的表示。在深度学习模型中，"Pooling"通常指的是池化操作，用于减少数据的空间维度，提取关键特征；而"Transformer"则是Transformer模型的核心部分，负责处理输入序列并生成表示。在MPNet中，Transformer层负责捕捉语言的长期依赖关系，而Pool层则可能用来生成固定长度的句子向量，用于后续的相似度计算。 "paraphrase-mpnet-base-v2"是构建在Milvus上的智能问答模型，利用MPNet的强大预训练能力进行语义理解，结合配置文件、架构文件以及评估结果，可以实现高效、准确的问答服务。

milvus离线安装所需的镜像包，按照https://milvus.io/docs/v2.1.x/install_offline-docker.md#Download-files-and-images操作得到，一共3个包。

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Milvus 是一款全球领先的开源向量数据库，赋能 AI 应用和向量相似度搜索，加速非结构化数据检索。用户在任何部署环境中均可获得始终如一的用户体验。 Milvus 2.0 是一款云原生向量数据库，采用存储与计算分离的架构设计。

图片搜寻 现场演示： : :

Milvus用于猫和狗的基于内容的图像检索 挑战在于使用Milvus创建端到端的应用程序场景。 从David Shvimer的Towards Data Science帖子（ ）中汲取灵感，我决定使用Milvus检测图像的矢量相似性，主要是猫和狗。 就像在提到的文章中一样，我首先决定使用转移学习进行特征提取，并使用转移学习中的特征来计算图像之间的余弦相似度。 然后我将特征向量输入Milvus。 数据链接在这里： ://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats/data?select=test1.zip在这里，我仅使用了“ test1.zip”的子集，该子集也在此链接资料库。 跑步： 安装Docker 下载数据和文件并在根目录中运行docker-compose up 评论/反馈 Milvus提供了一种进行向量相似度搜索的简便方法，并且可以多种方式使用。 用例非常庞

二、RESTfull api.pdf

这是milvus的官方的milvus.yaml配置文件。 主要是官网的地址无法wget rawgit下载。 所以搞一份方便大家。

基于 Milvus 的以图搜图系统 2.0