检索增强生成 (Retrieval-Augmented Generation, RAG) 是一种人工智能技术，结合了信息检索和文本生成，旨在生成更加准确和丰富的文本。RAG模型首先使用信息检索技术从大规模数据中检索相关信息，然后利用生成模型生成基于这些信息的新文本。这种结合信息检索和生成技术的方法可以帮助生成更具信息性和连贯性的文本。RAG模型在自然语言处理领域被广泛应用，例如用于问答系统、对话系统和摘要生成等任务。
检索增强生成-(RAG)是什么意思
继续阅读
向量数据库的作用如何部署
向量数据库可以用来存储和处理大规模的向量数据，常用于相似性搜索、推荐系统、自然语言处理等领域。部署向量数据库通常需要以下步骤：
1. 选择合适的向量数据库：根据应用需求和对各种数据库的了解，选择适合的向量数据库，比如Milvus、Fais
怎样选择性能好的国产向量数据库
选择性能好的国产向量数据库需要考虑多个方面，包括数据库的性能指标、适用场景、用户口碑等方面。以下是一些选择性能好的国产向量数据库的建议：
1. 性能指标：首先要关注数据库的性能指标，包括读取和写入速度、查询响应时间、并发处理能力等。可通过
怎么做多模态向量数据库怎么用-1
要创建一个多模态向量数据库，首先需要确定您要处理的不同类型的数据，例如文本、图像、音频等。接下来，可以使用适当的技术来提取每种数据类型的特征向量，然后将这些特征向量组合成一个统一的多模态向量。
一种常见的方法是使用深度学习模型，比如卷