我们希望向大家分享一下：引入知识图谱技术后，传统RAG链路到Graph RAG链路会有什么样的变化，如何兼容RAG中的向量数据库（Vector Database）和图数据库（Graph Database）基座，以及蚂蚁的Graph RAG开源技术方案和未来优化方向。二、传统RAG 首先回顾一下传统RAG的核心链路。（图：基于Vector的RAG链路）传统RAG的核心链...
db = client.database("document") try: # 获取指定表的描述信息 table = db.describe_table("chunks") # 构建近似最近邻搜索对象 anns = AnnSearch( vector_field="vector", # 指定用于搜索的向量字段名 vector_floats=question_embedding, # 提供查询向量 params=HNSWSearchParams(ef=200, limit=1), # ...
如何兼容RAG中的向量数据库（Vector Database）和图数据库（Graph Database）基座，以及蚂蚁的Graph RAG...
This demo combines the new Vector Support of Azure SQL Database with Semantic Kernel to create a RAG solution that allows to chat with our private documents. About Marco Minerva: Marco Minerva lives in Taggia, Italy, works as a freelance consultant and i
写入向量数据库(Writing to Vector Database) 将生成的嵌入向量存储在一个向量数据库中。 数据库支持高效的相似度搜索操作。 查询生成(Query Generation) 用户提出一个问题或输入一个提示。 RAG模型根据输入生成一个或多个相关的查询。 文档检索(Document Retrieval) ...
[18:23]“RAG accelerated semantic search significantly . . . What used to happen is . . . you still used the vector database to retrieve the semantically similar documents or passages or facts and so on that you put into context. But when you consume the results of search, as a human...
从图3中,我们看出框架图组件有向量数据库(Vector Database)和大模型。向量数据库存储着中小企业的业务场景的本地知识库,用户先从向量数据库,就是本地知识库查询,然后将查询的结果作为大模型的输入,进行查询。 2.2.1 提示查询 当我们开始查询时,我们先查询本地知识库,就是向量数据库,然后向量数据库抽取数...
MyScaleDB 致力于在真实海量数据场景下 AI 数据库的综合性能提升,其推出的 MyScale Vector Database Benchmark 也是业内首个在五百万向量规模,不同查询场景下比较主流向量数据库系统综合性能、性价比的开源评测系统,欢迎大家关注和提 issue。MyScale 团队表示,AI 数据库在真实应用场景下还存在很大的优化空间,他们也...
VectorDatabase[向量数据库] --> docParagraph[文本段落] docParagraph[文本段落] --> prompt[提示词] prompt[提示词] --> llm[大模型] llm[大模型] --> answer[答案] answer[答案] --> user[User] style doc fill:#98FB98; style docVector fill:#98FB98; ...
MyScaleDB 致力于在真实海量数据场景下 AI 数据库的综合性能提升,其推出的 MyScale Vector Database Benchmark 也是业内首个在五百万向量规模,不同查询场景下比较主流向量数据库系统综合性能、性价比的开源评测系统,欢迎大家关注和提 issue。MyScale 团队表示,AI 数据库在真实应用场景下还存在很大的优化空间,他们也...