向量数据库 embedding是什么意思
向量数据库中的embedding是指将高维数据映射到低维空间的过程。在向量数据库中，数据通常以向量的形式表示，而embedding技术可以将这些高维向量映射到低维空间，以便于进行更高效的数据存储、检索和计算。通过embedding，可以将原始的高维数据转化为具有更好特性和更适合应用需求的低维向量，从而提高数据库的性能和效率。
技术干货
Milvus 跨集群数据迁移
将 milvus 数据从 A 集群（K8S集群）迁到 B 集群（K8S集群），解决方案很多，这里提供一个使用官方 milvus-backup 工具进行数据迁移的方案。
2024-08-08
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走向生产：LLM应用评估与可观测性
随着许多机器学习团队准备将大型语言模型（LLMs）投入生产，他们面临着重大挑战，例如解决幻觉问题并确保负责任的部署。在解决这些问题之前，有效评估和识别它们至关重要。
2024-07-26
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