而向量数据库作为一种新兴的数据库技术,以其高效的存储和查询能力,逐渐引起了广泛的关注和应用。本文将介绍向量数据库的生成过程,包括向量化、索引构建和数据导入等关键步骤。 一、向量化 向量化是将非结构化或半结构化的数据转化为向量表示的过程。在向量化过程中,需要选择适当的特征提取方法和向量化算法。特征提取方法...
首席架构师带你搞定向量数据库系列 (6) 首席架构师带你搞定向量数据库系列 (6) #向量数据库 #RAG #知识库 #大模型 #AI 你将学到: 1、检索增强生成的真正意义 @玄姐谈AGI - 玄姐谈AGI于20240716发布在抖音,已经收获了13.8万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
其基本思路是把私域知识文档进行切片，然后向量化后续通过向量数据库检索进行召回，再作为上下文输入到大语言模型进行归纳总结。在这个技术方向的具体实践中，知识库可以采取基于倒排和基于向量的向量数据库两种索引方式进行构建，它对于知识问答流程中的知识召回这步起关键作用，和普通的文档索引或日志索引不同，知识的向量化...
这种方式不能指定向量纬度,采用内置Fastembed生成词向量 fromqdrant_clientimportQdrantClient#用内存启动向量数据库服务client = QdrantClient(":memory:")#or QdrantClient(path="path/to/db")#Prepare your documents, metadata, and IDsdocs = ["C罗早已习惯将葡萄牙队的命运扛在自己肩上。","福州地铁将免费乘车?
随着以OpenAI为代表的AI生成式技术不断突破,在万物皆可向量化的时代直接带动向量计算和存储需求大幅提升,让向量存储和计算技术关注度达到新高,业界涌现出各类向量数据库。 阿里妈妈拥有丰富的AI应用场景,我们基于过去在向量引擎的积累和AI场景下需求,在近五年时间里不断迭代升级,生长沉淀出Dolphin VectorDB,具有大规模、...
向量数据库,一个从去年开始火到今年的概念,通常被认为是大模型的记忆海绵。 作为一种专门用于存储、 管理、查询、检索向量的数据库,向量数据库可以说是大模型落地行业场景必不可少的组成部分。 当然也有人曾指出,向量数据库这波热潮有不少炒作成分,到底是虚火还是实火,或许还要等时间验证。不过,这个赛道上入局的玩...
1 向量数据库放弃了数据库中重要的范式和理念 很多VectorDB 并不能被称为一个真正的数据库,他们 不支持预定义 Schema 查询接口很随意,缺乏 High Level 查询语言 缺乏数据库基本机制,正确性和稳定性难以保证 缺乏频繁更新,删除的能力和实时查询的能力 不支持预定义 Schema: 很多向量数据库基于应用性考虑,不支持预定...
向量数据库采用了先进的近似最近邻(Approximate Nearest Neighbor, ANN)搜索算法,能够在海量高维向量数据中快速找到最相似的向量,大大提升了检索效率。 深度学习模型产生的特征向量可以直接存入向量数据库,实现无缝对接,有效支持基于内容的搜索和分析任务。 向量数据库不仅能处理结构化的向量数据,还能通过动态索引构建和更新...
Oracle 近期将向量数据添加到 Oracle 数据库不断增长的数据类型列表中。这种支持的形式是 Oracle Database 23c 中名为“AI Vector Search”的新的、有限可用性1功能,它包括原生数据类型的向量,以及向量索引和向量搜索 SQL 运算符,这些功能使得非结构化数据的语义内容存储为向量成为可能。接下来您可以对文档、图像和任...
今天分享的是【2023生成式AI驱动向量数据库加速发展——对于AI产业趋势的思考】 报告出品方:弘则研究 | 70-80年代:数据库市场开始起步,Oracle、IBM、Microsoft三巨头并起,切分不同客户群体 ①集中化的数据存储:为了更有效地管理和利用这些数据,企业需要一个集中的地方来存储它们。这导致了关系数据库管理系统的出现,提...