向量数据库系统是一种基于向量化计算的数据库管理系统，通过将数据以向量的形式存储和处理，实现更高效的数据查询和分析。向量数据库系统在处理大规模数据集时具有出色的性能和扩展性，适用于需要实时分析和查询大量数据的场景，如机器学习、人工智能、数据科学等领域。向量数据库系统可以实现快速的向量化计算，提高数据处理效率，同时也能够更好地支持复杂的数据分析和查询操作。
什么是向量数据库系统-3
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什么是检索增强生成-(RAG)怎么用-1
检索增强生成（RAG）是一种用于自然语言处理的模型架构，结合了检索式方法和生成式方法。它结合了检索式问答系统和生成式语言模型的优点，旨在更好地处理文本生成任务。
要使用RAG模型，您可以按照以下步骤进行：
1. 数据准备：准备您
搜图神器如何部署
实施搜图神器需要考虑以下步骤：
1. 数据准备：首先需要准备用于搜索和匹配的图像数据集。这些数据集应当包括待搜索的图片以及相关的标签或元数据。
2. 特征提取：使用图像处理工具和技术，提取每个图像的特征向量。常用的方法包括使用卷积神经网
如何找混合检索的开源向量数据库
您可以尝试搜索以下开源向量数据库来进行混合检索：
1. Milvus: Milvus 是一个高性能、可扩展的向量相似性搜索引擎，支持混合检索，并提供多种语言的 SDK。您可以查看其官方网站了解更多信息。
2. Faiss: Faiss 是一