支持向量的SQL数据库(pgvector、Supabase、StarRocks) 支持向量的NoSQL数据库(Redis,MongoDB) 专用向量数据库(Pinecone、Milvus、Weaviate、Qdrant、Vald、Chroma、Vespa、Vearch) 向量数据库的搜索方式对比 Milvus Weaviate Qdrant RAG技术核心原理与本地化部署 通过检索外部资料来提高生成式AI模型的准确性和可靠性,就是...
向量数据库助手 RAG(Retriever-Augmented Generation)模型本身并不直接涉及向量数据库的构建,但它在工作过程中确实会利用向量数据库来检索相关信息。向量数据库在RAG模型中主要用于存储和检索文本向量,这些向量是通过某种嵌入模型(如BERT、GPT等)生成的,用于表示文本数据的特征。 如果你想要在RAG模型或类似场景中构建向量数...
易于部署和集成:向量数据库的部署方便、易于上手,并且提供了丰富的API,使其易于与现有的机器学习框架和工作流程集成,深受RAG应用开发者的喜爱。 综上所述,向量数据库凭借其对语义的深刻理解、高效的检索效率、对多模态数据的广泛支持以及简便的部署方式,成为RAG系统中不可或缺的...
向量数据库是一种专门用于存储和检索向量数据(embedding)的数据库系统。 在向量数据库中,数据被表示为向量形式,每个向量代表一个数据项。这些向量可以是数字、文本、图像或其他类型的数据。向量数据库使用高效的索引和查询算法来加速向量数据的存储和检索过程。原理...
向量数据库目前主要应用于 RAG 场景。在 RAG 的应用中,除了向量数据库,还需要文档管理、文档解析、分档分块、Embedding 服务(将内容向量化)、Rerank,以及 LLM 大模型等多个服务的相互协作,共同实现完整的 RAG 功能。基于这一需求,我们对各模块服务进行了封装,提供了对应的接口,方便用户自定义各模块,并与向量数据库...
其中,最大的亮点在于“RAG 架构+向量数据库”设计: •核心主体知识库以向量方式构建,能够存储超大规模的向量数据。通过对数据进行向量嵌入处理,跨部门、跨业务、跨场景的数据之间也能够进行关系考量。而 Amazon OpenSearch Service 的 k 近邻(kNN)插件为它提供了核心向量数据库功能,现在向量嵌入可以与单个混合请求中...
基于向量数据库构建高质量RAG应用腾讯云向量数据库产品经理陈薏竹 向量数据库是一种专门处理非结构化数据(文本、图片、音频...)检索的数据库,和传统数据库的主要区别再于主要存储向量数据,并提供向量相似性检索。什么是向量数据库? 数据预处理模型训练/推理模型应??模型/AI训练企业AI应?企业(电商、教育、游戏、金融...
近日,Milvus 老友汇·Arch Meetup 在深圳圆满落幕。本次 Meetup 由 Milvus 社区携手 Shopee 共同举办,同时还邀请到来自 AWS、点石科技的技术专家,分享电商行业、RAG 场景、AI 平台等如何基于向量数据库构建业务方案。 以下是本次 Meetup 的重点内容: Zilliz 开发者生态布道师 李成龙 《Milvus 2.4 新版本解读—— ...
下面将介绍如何使用Redis作为向量数据库构建一个Spring AI应用程序,实现检索增强生成(RAG)工作流。 二、检索增强生成 检索增强生成(RAG)是一种结合数据与人工智能模型的技术方法。在RAG工作流中,首先需要将数据加载入向量数据库(例如Redis)。接收到用户查询后,向量数据库会检索出一组与查询相似的文档。这些文档将作为...