怎么部署向量数据库存储
部署向量数据库存储有多种方式，具体步骤可能会因所选择的具体数据库而有所不同。下面是一个一般性的部署过程：
选择合适的向量数据库：根据需求选择适合的向量数据库，如Milvus、Faiss、Annoy等。
准备环境：确保部署环境满足向量数据库的要求，包括硬件、操作系统、依赖库等。
下载安装向量数据库：根据选择的具体数据库，下载安装对应的版本到目标服务器。
配置向量数据库：根据实际需求进行配置，设置参数，如索引类型、向量维度、存储路径等。
导入数据：将需要存储和检索的向量数据导入数据库，确保数据的准确性和完整性。
启动向量数据库服务：启动向量数据库服务，确保服务正常运行。
接入应用程序：根据向量数据库提供的API或SDK，编写应用程序代码，与向量数据库进行交互，实现向量的存储和检索功能。
测试与优化：进行功能测试和性能测试，根据测试结果进行优化，确保系统稳定、高效。
需要注意的是，不同的向量数据库可能有特定的部署文档和指南，建议在部署过程中参考对应的官方文档，并根据实际情况进行调整和优化。
技术干货
如何选择合适的 Embedding 模型
检索增强生成（RAG）是生成式 AI （GenAI）中的一类应用，支持使用自己的数据来增强 LLM 模型（如 ChatGPT）的知识。 RAG 通常会用到三种不同的AI模型，即 Embedding 模型、Rerankear模型以及大语言模型。本文将介绍如何根据您的数据类型以及语言或特定领域（如法律）选择合适的 Embedding 模型。
2024-08-26
技术干货
如何实现 Delivery Hero 的 AI 生成图像安全系统
在应用程序中附有图像的产品比没有图像的产品更频繁地被订购。具体来说，86% 在应用程序上订购的产品附有图像。在进行 A/B 测试后，他们还发现仅通过为产品添加图像，转化率就增加了 6-8%。这一发现意味着产品图像是顾客在Delivery Hero 应用程序上订购食品之前的关键因素之一。
2024-07-26
技术干货
向量搜索和RAG - 平衡准确性和上下文
Zilliz的开发者倡导者Christy Bergman，拥有丰富的AI/ML经验，最近在非结构化数据聚会上讨论了这些幻觉的影响以及它们如何影响AI系统的推出。
2024-07-26