怎么做向量数据库的作用
向量数据库的作用是存储和管理大量的向量数据，在这些数据中进行高效的相似度搜索和匹配。要做一个向量数据库，可以按照以下步骤进行：
数据预处理：将原始数据转换为向量表示，可以使用一些计算机视觉或自然语言处理技术进行特征提取和向量化。
向量数据库设计：选择合适的数据库模型以存储向量数据，可以使用开源的向量数据库引擎如Milvus或Annoy等，也可以基于一般的关系型数据库进行设计。
数据导入：将向量数据导入到数据库中，可以按照一定的规则和分段方式导入，以实现高效的检索。
检索算法选择：选择适合的相似度搜索算法，如余弦相似度、欧氏距离等，以实现高效的向量检索。
性能优化：对数据库进行性能优化，如建立索引、缓存优化等，以提高查询速度和查询效率。
通过以上步骤，您可以搭建一个向量数据库，帮助您存储和检索大量的向量数据。
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
如何检测和纠正GenAI模型中的逻辑谬误
随着LLM的使用和采用不断增长，我们需要解决一个关键问题：LLM输出中的逻辑谬误。解决这一挑战，使AI系统更具责任感和可信度至关重要。
2024-07-26
技术干货
CPU是否足够？在新型硬件上运行向量搜索的综述
在Zilliz组织的2024年非结构化数据聚会上，Smile Identity的计算机视觉专家以及NeurIPS BigANN挑战赛的组织者（2021年，2023年）George Williams，探讨了CPU是否足以应对向量搜索/近似最近邻（ANN）。他探索了新的硬件解决方案如何能彻底改变向量搜索，强调了先进的搜索算法与尖端硬件的交汇，并对未来的数据检索技术提供了洞见。
2024-07-26