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OpenAI 最近官宣的多模态大模型 GPT-4o 再一次引发了热议,近年来对多模态的处理能力被认为是通往 AGI 的必经之路。虽然关于 GPT-4o 的训练方...
RAG 通常会用到三种不的AI模型,即 Embedding 模型、Rerankear模型以及大语言模型。本文将介绍如何根据您的数据类型以及语言或特定领域(如法律...
大语言模型(LLM)为行业带来变革,具备强大的生成能力,在与知识库和检索器等工具相结合时,能够高效推动聊天机器人和 Agent 等高级生成式 AI(GenAI)...
然而,JSON 数据的层次结构虽然实用,但在存储、检索及数据分析时操作起来较为复杂。将 JSON 数据向量化能够提升数据处理、存储、检索及分析的效率,进而提高系...
开发人员特别重视那些易于设置、启动迅速且能在生产环境中无缝扩展的基础组件。针对这一需求,我们推出了最新的轻量级向量数据库产品——Milvus Lite。对于 P...
注意:此方案为非实时同步方案,但借助 MinIO 客户端的数据同步功能,应该也是可以做到实时同步迁移。
早些时候我们在社区微信群发出了一份关于 Milvus 自动问答机器人的调研问卷。
Milvus Lite(https://milvus.io/docs/milvus_lite.md)是一个轻量级向量数据库,支持本地运行,可用于搭建 Pytho...
Github:https://github.com/AIR-Bench/AIR-Bench
在之前的文章中,我们已经深入探讨了各种类型的 embedding 向量和专为高效信息检索而设计的模型,包括针对具体用例设计的稠密、稀疏和二进制 embeddin...
随着大语言模型(LLM)技术的发展,RAG(Retrieval Augmented Generation)技术得到了广泛探讨和研究,越来越多的高级 RAG 检索...
据 IDC 预测,到 2025 年,全球数据总量中将有超过 80% 的数据是非结构化数据,而向量数据库是处理非结构化数据的重要组件。回顾向量数据库的历史,201...
Zilliz Cloud(https://zilliz.com.cn/cloud)基于 Milvus(https://milvus.io/)向量数据库构建,提供...
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。
近期,Zilliz 与智源研究院达成合作,将多种 BGE(BAAI General Embedding) 开源模型与开源向量数据库 Milvus 集成。得益于 ...
如果你是一名用户,拥有两个不同的 RAG 应用,如何评判哪个更好?对于开发者而言,如何定量迭代提升你的 RAG 应用的性能?
上述的基础 RAG 架构可以有效解决 LLM 产生“幻觉”、生成内容不可靠的问题。但是,一些企业用户对上下文相关性和问答准确度提出了更高要求,需要更为复杂的架构...
今天我们继续剖析 RAG,将为大家详细介绍 RAG 背后的例如 Embedding、Transformer、BERT、LLM 等技术的发展历程和基本原理,以及...
作为向量数据库赛道的领军者,Zilliz 一直致力于推动向量技术的进步与创新。本次发布中,Milvus 新增支持基于 NVIDIA 的 GPU 索引—— CUD...
最近,Redis 从开放源代码的 BSD 许可证过渡到了更加限制性的 Server Side Public License (SSPLv1)。一石激起千层浪,R...
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