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构建基于 Milvus 特征存储的实时向量相似性前端响应式架构 构建基于 Milvus 特征存储的实时向量相似性前端响应式架构
我们面临一个棘手的性能瓶颈。在现有的风控和异常检测面板上,分析师定位到一个可疑实体(例如,一笔交易、一个用户画像)后,需要查看与其行为模式相似的其他实体。这个“相似性”是通过后端机器学习模型生成的 embedding 向量来计算的。目前的流
使用 Chef 自动化部署一套 BDD 驱动的集成 Tyk、Pinecone 与 Snowflake 的语义特征服务架构 使用 Chef 自动化部署一套 BDD 驱动的集成 Tyk、Pinecone 与 Snowflake 的语义特征服务架构
我们团队的特征平台一直以来都是基于键值对的,高效但死板。当业务方提出需要“根据用户评论的模糊语义来推荐相似商品”时,现有的架构无能为力。这不仅仅是一个简单的功能迭代,而是一个全新的技术挑战:我们需要构建一个能够理解自然语言语义并实时返回特征