多模态检索

SelectDB技术团队

快手基于 Apache Doris 千亿多模态检索的实践作者：温佳豪，快手数据引擎技术中心架构师导读：大模型和 AI Agent 落地之后，多模态内容向量化与相似度检索逐渐成为大数据分析的基础能力。在快手，基于 Apache Doris 深度定制的 Bleem 分析引擎在承载标量分析的同时，将向量检索扩展到了千亿级规模。本文系统梳理 Bleem 引擎在存算分离架构下的演进过程，重点介绍在千亿规模、高维向量与成本约束下，结合 IVF-ON-DISK、RaBitQ 量化与全局两层索引的设计方案与实测收益，并总结生产环境沉淀的工程经验。

不能只会打代码

RAG 数据源全景解析指南：从 .txt 到知识图谱的 7 大阵营 47 种格式那个……RAG 处理 PDF 和 Excel 具体是怎么弄的呀？听到面试官这个问题时，你的大脑是不是瞬间死机，然后开始疯狂输出：「呃……就是……解析……然后……切片？」

钱彬 (Qian Bin)

基于Qwen3-VL-Embedding-2B与vLLM构建高精度多模态图像检索系统在多模态人工智能迅速发展的今天，图像检索技术已从传统的基于元数据匹配，演进为基于内容的深度语义检索。构建高效、精准且具备语义理解能力的图像检索系统，是当前计算机视觉与自然语言处理交叉领域的重要课题。本文档旨在详细阐述如何利用最新的Qwen3-VL-Embedding-2B模型，结合vLLM推理框架与微服务架构，构建一个工业级的图像检索系统。

基于Linux环境部署和使用ElasticSearch搜索引擎elasticsearch.yml文件说明ingest.geoip.downloader.enabled: false 禁用了GeoIP数据的下载；GeoIP 是一种用于根据 IP地址查找地理位置信息的功能，通过将其设置为“false”，将禁用此功能

Alignment与Correspondence，用于量化衡量MLLM中视觉特征的视觉语义对齐与视觉结构程度的方法在多模态大模型（Multimodal Large Language Model， MLLM）中，视觉特征就像是人的眼睛，而底座的LLM则像是人的大脑，合适的视觉特征的选择通常都是一个MLLM成功的重要一步。本文介绍一种可以用于高效选择合适的视觉特征的方法，如有谬误请见谅并联系指出，本文遵守CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请联系作者并注明出处，谢谢。

我是有底线的