Kütüphane / Kod, Git ve Geliştirici Araçları
Kod, Git ve Geliştirici Araçları
Anomali tespiti için Qdrant medoidlerini kur
Çalıştırdığınızda Qdrant küme mesafeleri hesaplanır ve tarım ürünü görsellerinde anomali tespitinde kullanılmak üzere medoid vektörleri seçilir.
Ne yapar
Here we're extracting and gathering all the information about crop clusters, so we can call Qdrant distance matrix API for each cluster. We're propagating the biggest cluster size (of labeled data, in our case all data is labeled; for real use cases don't call distance matrix API if your labeled data is more than a couple of hundreds), the number of unique crop values and unique crop values themselves. We will run the algorithm once per unique crop cluster (to find it's center and threshold).
Adımlar
- When clicking ‘Test workflow’
- Total Points in Collection
- Cluster Distance Matrix
- Scipy Sparse Matrix
- Set medoid id
- Get Medoid Vector
- Prepare for Searching Threshold
- Searching Score
- Threshold Score
- Set medoid threshold score
- Split Out1
- Merge
- Textual (visual) crop descriptions
- Embed text
Toplam 26 adım.
Benzer otomasyonlar
RAG ve Bilgi BankalarıQdrant ve OpenAI RAG Sohbet Botuyla Film Önerme25 adımGüvenlik ve UyumlulukSIEM Uyarılarını MITRE ATT&CK, Qdrant ve Zendesk ile Zenginleştir23 adımRAG ve Bilgi BankalarıFTP Dosyalarını OpenAI ile Qdrant Vektör Veritabanına Gömme8 adımRAG ve Bilgi BankalarıQdrant Kullanan Otomatik Kaynak Atıflı RAG Sistemi24 adım