向量数据库的优点与易用性 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/WSWlw0WRFiBHr7kdJwTcy0Len4c/a9向量数据库是如何工作的? AI大模型与向量数据库PGVECTOR 你真的需要一个(专门的)向量数据库么你需要一个真正的向量数据库么向量数据库原理及重要性原理向量数据库:处理 ...
向量数据库是如何工作的? AI大模型与向量数据库PGVECTOR 你真的需要一个(专门的)向量数据库么你需要一个真正的向量数据库么向量数据库原理及重要性原理向量数据库:处理 ...
向量数据库的主要优势在于,它能够根据数据的向量接近度或相似度,快速、精确地定位和检索数据。这样就可以根据语义或上下文的相关性进行搜索,而不是像传统数据库那样仅仅 ...
数据格式. ES是面向文档型数据库,一条数据在这里就是一个文档。ES存储文档数据和关系型数据库MySQL存储数据的概念进行一个类比. index(索引):类似于MySQL中的数据库 ...
单一文档问答的实现原理加载本地文档文档拆分根据提问匹配文本构建prompt LLM生成回答KYksbzmqIotdsAxJhQ5c5XYInbg.png 基于本地知识库问答的实现原理 ... 数据库,就 ...
通往AGI 之路大群中的通过对话就能获取知识库中资料的原理. 更好的使用Coze 等AI ... 既然要将文档片存入向量数据库,那总得先将文档片进行向量化吧。 文本嵌入 ...
随着大型AI语言模型的崛起,向量数据库成为了解决模型“幻觉”问题的关键。 一、向量数据库的原理. 向量数据库(Vector Database),也称 ...
在RAG 中的在线检索过程中,我们也会将不同领域的数据存放到不同的向量数据库中。 比如一个电商的客服系统,会分这么几类. 订单跟踪. 退换货. 产品信息.
处理大量和多样化的数据:RAG可以处理和理解庞大的数据集,如维基百科或其他专业数据库。这使得它能够在生成回答时引用广泛的信息源。 提高语言模型的通用性:RAG通过结合现有 ...
本内容来自群友Michael的实践编辑整理原理介绍langchain+chatglm.png 从文档处理角度来看,实现流程如下: langchain+chatglm2.png 配置要求ChatGLM-6B 模型硬件需求注: ...
本文将从以下几个方面设计最初的设计可扩展性的艺术:纵向扩展,横向扩展扩展关系型数据库:主从复制、主-主复制、联合、分片、非规范化和SQL调优使用哪种 ...