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首页标签向量数据库

#向量数据库

高性能、高可用,支持千亿级向量数据

万字长文详解向量数据库与RAG

闫同学

在我们<u>上一篇文章</u>中,我们探讨了如何通过构建知识库,使得大模型能够从“无状态”变成“有状态”,从而增强其记忆和上下文感知的能力。知识库作为一种让大模...

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Pinecone向量数据库推出专用节点,支持更高要求工作负载

用户11764306

向量数据库初创公司 Pinecone Systems Inc. 近日宣布推出一项新的高性能部署选项,以满足需要支持最苛刻企业用例的客户需求。

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Milvus入门到精通:含安装、使用、Attu可视化

庆哥哥

  Milvis是一个具备高性能、高扩展性的的向量数据库(Vector Database),用于存储向量数据

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Claude-Mem:给 AI 编程助手装上"长期记忆"

云栈开源日记

你是不是也遇到过这种情况:昨天用 Claude Code 写了一段复杂业务逻辑,今天重新打开项目,AI 助手却像失忆了一样,完全不记得你们讨论过什么,只能从头再...

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向量数据库是什么?通俗解释其概念与应用场景

九章

你是否曾好奇,AI是如何理解一段文字、一张图片甚至一段语音的?在大语言模型(LLM)和人工智能应用日益普及的今天,“向量数据库”这个术语频繁出现在技术讨论中。它...

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向量数据库常用SQL语句

贺公子之数据科学与艺术

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基于企业数据构建可扩展AI:Nemotron RAG与SQL Server 2025整合架构解析

用户11764306

在某中心Ignite 2025大会上,某中心SQL Server 2025的发布标志着企业级AI就绪数据库愿景的实现,为开发者提供了内置向量搜索和用于调用外部A...

12310

RAGAS的ContextRecall指标分析

melodyshu

https://docs.ragas.io/en/stable/concepts/metrics/available_metrics/context_recal...

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Milvus 深度解析:开源向量数据库的技术架构、实践指南与生态生态

九日大大

在人工智能技术爆发的今天,非结构化数据(文本、图像、音频、视频)的处理需求呈指数级增长。传统关系型数据库基于结构化数据设计,无法高效处理高维向量数据的相似性检索...

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Spring AI 高级:RAG 优化与向量数据库集成实战

章为忠学架构

上一篇文章中,我们完成了 RAG 本地知识库检索的基础版本开发,其核心目标在于验证 RAG 技术的基础链路可行性。但该版本仅适用于技术验证场景,无法直接满足实际...

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RAGAS的ContextPrecision指标分析

melodyshu

https://docs.ragas.io/en/stable/concepts/metrics/available_metrics/context_preci...

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无限长记忆,超越TopK召回!自研 PEDSA (并行能量衰减扩散激活) 算法,首个将“扩散激活”概念工程化的仿生记忆引擎,1ms 穿透亿级逻辑

秋月佑空

2026 年 1 月 4 日,PeroCore 正式发布。这不是又一个向量数据库封装,而是一个世界首创的工程级扩散激活(Spreading Activation...

30062

向量数据库迎来高性能部署选项,支持更苛刻工作负载

用户11764306

Vector database startup Pinecone Systems Inc. today announced a new, high-perfor...

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dify 1.11.2 正式发布:向量数据库、安全增强、测试优化与多语言支持全面升级

福大大架构师每日一题

2025年12月25日,Dify正式发布了1.11.2版本,这是2025年的最后一个正式版本。本次更新带来了多项重要功能增强、性能优化和安全修复,显著提升了平台...

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「腾讯云 NoSQL」技术之向量数据库篇: 索引六边形战士 IVF-RabitQ 如何实现集性能、成本、召回于一身

腾讯云NoSQL技术

腾讯科技 | 产品运营 (已认证)

自从2017年Faiss库和HNSWlib开源后,向量索引近些年经过演进后,主要以HNSW图搜、IVF聚簇索引两大方向为主要演进路线。在RabitQ算法出来之前...

20310

M4芯片上跑了下KVectors向量数据库的性能测试,没想到…

扶墙老师

正好前阵子有哥们儿给了我台M4,就用它来跑下KVectors向量数据库的性能测试,预期肯定比我这老Intel款MBP强,但强到我看到这个结果还是好好数了下数字的...

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KVectors向量数据库IVF索引,这测试结果我自己都想不到…

扶墙老师

从Sift的这100万向量数据集中查询一万条向量,一共用时159042毫秒(ms), 平均15.9毫秒, 跟KVectors里提供的HNSW+DiskANN版本...

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使用KVectors向量数据库构建以图搜图应用

扶墙老师

KVectors (https://github.com/fujohnwang/kvectors) 支持三层访问模式:

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