向量数据库

RAG：AI大模型联合向量数据库和 Llama-index，助力检索增强生成技术 在大模型爆发的时代，快速准确地从大量数据中检索出有价值的信息变得至关重要。检索增强生成（RAG）技术，结合了传统的信息检索和最新的大语言模型（LLM），不仅能够回答复杂的查询，还能在此基础上生成信息丰富的内容。 RAG 技术的核心在于其能够将大型语言模型的生成能力与特定数据源的检索相结合。这意味着，当模型面对用户提出的问题时，它不仅依赖于自身训练时的知识，还可以实时地从外部数据源中检索相关信息，以此增强回答的准确性和丰富性。这种方法对于处理最新信息特别有效，能够有效弥补传统模型在时效性方面的不足。 这里我们将基于...

应对数据爆炸时代，揭秘向量数据库如何成为AI开发者的新宠，各数据库差异对比 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。 在正式开始前，先来了解一个背景：非结构化数据呈爆炸式增长，而我们可以通过机器学习模型，将非结构化数据转化为 embedding 向量，随后处理分析这些数据。在此过程中，向量数据库应运而生。向量数据库是一种为了高效存储和索引 AI 模型产生的向量嵌入（embeddin...

Milvus性能优化提速之道：揭秘优化技巧，避开十大误区，确保数据一致性无忧，轻松实现高性能 Milvus 是全球最快的向量数据库，在最新发布的 Milvus 2.2 benchmark中，Milvus 相比之前的版本，取得了 50% 以上的性能提升。值得一提的是，在 Master branch 的最新分支中，Milvus 的性能又更进一步，在 1M 向量串行执行的场景下取得了 3ms 以下的延迟，整体 QPS 甚至超过了 ElasticSearch 的 10 倍。那么，如何使用 Milvus 才能达到理想的性能呢？本文暂且不提社区大神贡献的黑科技优化，先聊聊使用 Milvus 过程中的一些经...

Milvus 2.3.功能全面升级，核心组件再升级，超低延迟、高准确度、MMap一触开启数据处理量翻倍、支持GPU使用！ 1.Milvus 2.3版本全部升级简介 Milvus 2.3.0 不仅包含大量的社区呼声很高的新功能，还带来了诸如 GPU 支持、Query 架构升级、更强的负载均衡、调度能力、新的消息队列Arm 版本镜像、可观测性、运维工具升级等能力，这标志着 Milvus 2.x 系列从 production ready，走向成熟、可靠、生态繁荣、运维更友好的发展路径。  1.1 架构升级 1.1.1 GPU 支持 早在 Milvus 1.x 版本，我们就曾经支持过 GPU，但在 2...