通过对昨天检索到的的20个得到的数据库进行整理总结，我们发现一共有19个是和m6A相关（没有关系是因为在摘要当中也提到了m6A，所以我们也就提取到了），在19个里面有一个数据库已经停止使用了，所以剩下了18个数据库和m6A相关。下面就对这18个数据库进行总结。
许多组织依赖第三方软件存储重要数据。例如，Salesforce用于客户数据，Zendesk用于支持数据，Confluence用于内部流程数据，Google Drive用于业务文档。这些提供商通常提供REST API，使外部系统能够搜索和检索信息。
腾讯云向量数据库(Tencent Cloud VectorDB)是一款专为存储、检索和分析多维向量数据而设计的全托管式企业级分布式数据库服务。其独特之处在于支持多种索引类型和相似度计算方法，拥有卓越的性能优势，包括高QPS（每秒查询率）、毫秒级查询延迟，以及单索引支持数亿级向量数据规模。通过简单易用的可视化界面，用户可以快速创建数据库实例，进行数据操作，执行查询操作，并配置嵌入式数据转换，提供更广泛的数据处理能力。该数据库适用于多种场景，如构建大型知识库、推荐系统、智能问答系统以及文本/图像检索任务，为企业提供了强大的工具，助力各种应用场景下的高效数据管理和智能应用实现。
实验验证的数据库数据库其实和综述差不多。综述是基于一个主题检索相关文献，然后利用文字来进行来进行总结出这些文献的相关特点。而这类经过实验验证的数据库，第一步也是人工来检索相关的文献。第二步则把文献当中的相关信息，通过数据库的形式来呈现出来。这样的好处是我们可以得到作者作用检索的信息。
基因融合指的是两个或者多个基因的部分序列结合到一起形成了一种新的基因。随着高通量测序的发展，我们可以利用二代测序的数据来鉴定出发生在不同疾病当中的融合基因，所以也就出现了很多来寻找融合基因的数据库。今天就来给大家介绍几个融合基因查询的数据库。
不过，有很多朋友对于向量数据库和 RAG 的关系及技术原理并不清楚，本文将带大家深入了解 RAG 时代的新向量数据库。
不论是RAG，还是Agent，几乎每个LLM 驱动的应用程序都可能会用到向量数据库。那么，向量数据库是什么？与传统数据库有何不同？ 又如何选择向量数据库呢？ 本文是老码农关于向量数据库的学习笔记。
最最近，“向量数据库”已成为数据库领域内最热门的术语，即使非搜索引擎数据库，也在添加向量搜索功能。也许您对向量数据库的火热感到困惑，这是一门新的、前沿技术吗？事实上，向量数据库 已经存在了好几年（很多新的向量库诞生于2019年）。如果您正在寻找最佳的检索性能，那么将基于关键字的搜索（有时称为分词搜索）与基于向量的方法相结合的混合方法代表了最先进的技术。
现在，再来了解和回顾一下Tencent Cloud VectorDB的概念，腾讯云向量数据库（Tencent Cloud VectorDB）是一款全托管的自研企业级分布式数据库服务，专用于存储、检索、分析多维向量数据，而且该数据库支持多种索引类型和相似度计算方法，单索引支持 10 亿级向量规模，可支持百万级 QPS 及毫秒级查询延迟。
随着大模型的爆火，向量数据库也越发成为开发者关注的焦点。为了方便大家更好地了解向量数据库，我们特地推出了《Hello, VectorDB》系列，本文将从宏观角度、向量数据库与其他算法库的区别、技术难点及如何选择向量数据库等方面，带大家认识真正的向量数据库。
图像检索是一项重要的计算机视觉任务，它旨在根据用户的输入（如图像或关键词），从图像数据库中检索出最相关的图像。图像检索技术在许多领域中有着广泛的应用，如图像搜索引擎、图像版权认证、医学影像分析等。 这篇博客将带您入门图像检索的基本概念、方法和常用的技术。
论文标题：Retrieval-augmented GPT-3.5-based Text-to-SQL Framework with Sample-aware Prompting and Dynamic Revision Chain
Retriveal Augmented Generation（RAG）检索增强生成，是一种结合了知识检索和生成模型的技术方法，用于减少“幻觉”的产生，主要使用在问答系统，为用户提供正确的答案。
要进行Oracle SQL调优，您必须了解查询优化器。优化器是内置软件，用于确定语句访问数据的最有效方法。
我们经常从GEO数据库中做miRNA数据挖掘的时候，会遇到一个很头疼的问题。就是miRNA芯片数据比较老，当时的对miRNA注释可能还没有分-3p和-5p。对这个概念还不太熟悉的小伙伴可以先去下面的视频。
在人工智能时代，向量数据库已成为数据管理和AI模型不可或缺的一部分。向量数据库是一种专门设计来存储和查询向量嵌入数据的数据库。这些向量嵌入是AI模型用于识别模式、关联和潜在结构的关键数据表示。随着AI和机器学习应用的普及，这些模型生成的嵌入包含大量属性或特征，使得它们的表示难以管理。这就是为什么数据从业者需要一种专门为处理这种数据而开发的数据库，这就是向量数据库的用武之地。
互联网时代，人类在与自然和社会的交互中生产了异常庞大的数据，这些数据中包含了大量描述自然界和人类社会客观规律有用信息。如何将这些信息有效组织起来，进行结构化的存储，就是知识图谱的内容。
项目设计集合（人工智能方向）：助力新人快速实战掌握技能、自主完成项目设计升级，提升自身的硬实力（不仅限NLP、知识图谱、计算机视觉等领域）：汇总有意义的项目设计集合，助力新人快速实战掌握技能，助力用户更好利用 CSDN 平台，自主完成项目设计升级，提升自身的硬实力。
目前大部分lncRNA相关的数据库都是依赖高通量测序，而今天我们介绍的这个数据库以实验验证为基础，收集2016年5月1日前的所有lncRNA实验数据，并整合了lncRNAdb, LncRANDisease, Lnc2Cancer 和 PLNIncRBase 三个lncRNA数据库的结果，当前版本包含来自77个物种的1543个lncRNAs，是目前为止最全面的有实验结果支持的lncRNA数据库，EVLncRNAs（http://biophy.dzu.edu.cn/EVLncRNAs/）。
本文介绍了RAG以及RAG pipeline的整个流程，包括请求转换、路由和请求构造、索引和检索、生成和评估等，其中引用了大量有价值的论文。
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在昨天LnCeVar数据库介绍当中，我们提到了两个基于实验方法查询 miRNA 功能的数据库，正好今天介绍的这个是基于实验收集的 lncRNA 功能的数据库，所以就合在一起介绍了。
摘要 ADO.NET有两个核心组件：基于连接的Data Provider组件以及基于非连接的DataSet组件。基于连接的Data Provider组件常用于实时地从数据库中检索数据。而基于非连接的DataSet，似乎与数据库没有直接联系，仅仅用于在本地内存中存储Data Provider提供的数据表或集合。这一切似乎很微妙，此时，你是否在想：这两大组件是如何联系在一起的呢？或许，通过阅读本文会或多或少解除你的一些疑惑呢！ ---- 目录 认识DataAdapter DataAdapter的工作原理 说说D
无论是对于相同物体图像检索还是相同类别图像检索，在大规模图像数据集上，它们具有三个典型的主要特征：图像数据量大、特征维度高以及要求相应时间短。下面对这三个主要特征逐一展开说明：
接下来我会带领大家一步一步地实现一个简单的RAG模型，这个模型是基于RAG的一个简化版本，我们称之为Tiny-RAG。Tiny-RAG是一个基于RAG的简化版本，它只包含了RAG的核心功能，即Retrieval和Generation。Tiny-RAG的目的是为了帮助大家更好地理解RAG模型的原理和实现。
之前我们在介绍很多转录调控相关的数据库的时候，都会提到这些数据库包含了ENCODE数据库。那么ENCODE数据库是什么样的数据库呢？
NCBI网站是最常用的生物信息数据库之一，集成了pubmed,genebank等子数据库。最简便的用法当然是直接在网站上检索，为了方便检索，NCBI提供了自己的检索系统，称之为Entrez。
腾讯云向量数据库（Tencent Cloud VectorDB）的 Python SDK 与Java SDK 是基于数据库设计模型，遵循 HTTP 协议，将 API 封装成易于使用的 Python 与 Java 函数或类，为开发者提供了更加友好、更加便捷的数据库使用和管理方式。
相信GEO（Gene Expression Omnibus）数据库大家应该都不陌生，小编前面也通过三期视频详细的介绍过这个公共数据库，以及如何在GEO里面检索相关的数据。
在研究一个基因之前，首先还是要了解这个基因的基础表达情况的。在之前的一些推送当中，我们介绍过一些关于基因表达情况查询的数据库
genecards数据库是一个汇总了150个网络数据库的基因功能查询数据库。通过这个数据库我们不仅可以查询到一个基因各个方面的基本功能。而且还可以查询疾病相关的基因列表等等。
染色体外环状DNA（eccDNA）属于线性的染色体DNA的一个扩展。之前对于eccDNA的基本特征，我们基于一个综述进行了简单的介绍: [[eccDNA基本内容]]。而关于eccDNA相关的数据库，目前一共也才有两个在线数据库。今天就先来其中的一个：CircleBase: http://circlebase.maolab.org/welcome/index
随着 AI 应用的普及，以及图片、视频、语音、文本等非结构化数据的快速增长，向量检索成为数据分析相关应用中的重要技术。近年来，学术界对该技术的兴趣日益浓厚，在上一届人工智能领域全球顶级学术会议 NeurIPS 上，就举办了国际首届向量检索比赛。为了更好地理解海量非结构化数据，Zilliz 主办了一场向量检索研讨会，邀请来自学术界和企业界的多位专家学者共同探讨该领域的前沿技术与未来发展。
大模型（LLM）的浪潮已经涌动一年多了，尤其是以 GPT-4、Gemini-1.5、Claude-3 等为代表的模型你方唱罢我登场，成为当之无愧的风口。在 LLM 这条赛道上，有的研究专注于增加模型参数，有的疯狂卷多模态…… 这当中，LLM 处理上下文长度的能力成为了评估模型的一个重要指标，更强的上下文意味着模型拥有更强的检索性能。例如有些模型一口气可以处理高达 100 万 token 的能力让不少研究者开始思考，RAG （Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）方法还有存在的必要吗？
对于pubmed检索而言，相信很多人在刚开始使用的时候，会发现，在pubmed当中检索的结果好多都不是我们想要的。感觉有时候根本就不懂我们想要什么内容。如果有这样的困扰的话，可以尝试一下litsuggest(https://www.ncbi.nlm.nih.gov/research/litsuggest/)
翻译：https://pentesterlab.com/exercises/from_sqli_to_shell/course
最近邻搜索(Nearest Neighbor Search)也称作最近点搜索，是指在一个尺度空间中搜索与查询点最近点的优化问题。最近邻搜索在很多领域中都有广泛应用，如：计算机视觉、信息检索、数据挖掘、机器学习，大规模学习等。其中在计算机视觉领域中应用最广，如：计算机图形学、图像检索、复本检索、物体识别、场景识别、场景分类、姿势评估，特征匹配等。由于哈希方法可以在保证正确率的前提下减少检索时间，如今哈希编码被广泛应用在各个领域。本文是关于大数据近似最近邻搜索问题中应用哈希方法的综述。文章分为两部分，本篇为第二部分。
针对大型语言模型效果不好的问题，之前人们主要关注大模型再训练、大模型微调、大模型的Prompt增强，但对于专有、快速更新的数据却并没有较好的解决方法，为此检索增强生成（RAG）的出现，弥合了LLM常识和专有数据之间的差距。
前段时间敖丙在和腾讯云工作人员接触的时候，他们发现我骨骼惊奇还在对手工作过有丰富的经验，所以希望我跟他们共事，但是前提是希望我对向量数据库足够了解。
市场调研公司MarketsandMarkets提供的数据显示，预计全球向量数据库市场的价值将从2020年的3亿2000万美元激增至2025年的10亿5000万美元，这一增长对应的年均复合增长率为26.8%。
1、能否用最通俗的语言介绍下什么是向量，什么是向量数据库，它和传统数据库有什么区别？
AI 日报_硅谷 “鲁迅” 怒怼马斯克_炮轰 AI 界 * 前 OpenAI 安全主管入职友商 Anthropic
对于相互作用分析，之前我们介绍过BioGRID以及STRING数据库。这两个数据库主要还是用来分析基因与基因之间的相互作用。我们知道相互作用分析，除了基因和基因之间的相互作用其实还存在比如：基因调控的相互作用、药物和靶标的相互作用等等。所以今天就介绍一个综合性的相互作用查询数据库：ConsensusPathDB(http://cpdb.molgen.mpg.de/)
矢量数据库是为实现高维矢量数据的高效存储、检索和相似性搜索而设计的。使用一种称为嵌入的过程，将向量数据表示为一个连续的、有意义的高维向量。
关于融合基因，之前我们已经介绍了多个相关的数据库。如果要研究融合基因的话，可以看一眼
在上一篇文章中，我们已经介绍了如何通过编写代码来更新云数据库中的数据，并指出了一些需要注意的事项。接下来，让我们进一步探讨如何有效地查询数据库中的信息。
MestReNova（简称MN）是一款广泛应用于NMR、LC/MS、GC/MS等数据处理和图谱解析工具的化学软件，它在化学研究领域中有着广泛的应用，被许多科研人员所使用。今天，我们将通过举例的方式来介绍MestReNova软件的独特功能。
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