1构建大规模相似图片搜索系统
- 1将图片数据集通过预训练模型（如ResNet）转换为向量，并导入Vald集群
- 2配置Vald的索引参数（如距离度量、维度）和分布式节点，构建向量索引
- 3通过Vald的gRPC或REST API发送查询图片的向量，获取Top-K相似结果并展示
2实现实时推荐系统中的物品相似推荐
- 1将用户行为或物品特征（如文本、标签）编码为向量，并定期更新到Vald
- 2利用Vald的增量索引功能，实时添加新物品的向量，保持索引最新
- 3根据用户当前交互的物品向量，调用Vald搜索相似物品，返回推荐列表
3加速自然语言处理中的语义检索
- 1使用句子嵌入模型（如BERT）将文档或查询转换为向量，并导入Vald
- 2设置Vald的索引模式（如NGT或HNSW）以平衡检索速度和精度
- 3输入查询向量，通过Vald的搜索接口获取语义相关的文档，并按相似度排序