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重磅！Zilliz 与智源研究院联合推出自动化多样性信息检索评测基准 AIR-Bench

自动化测试模型设计数据

Github：https://github.com/AIR-Bench/AIR-Bench

2024-05-31

890

一文深度剖析 ColBERT

量化模型存储 token 编码

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 embedding 向量，它们各自的优势和劣势。此外，我们还介绍了各种 Embedding 向量模型，如用于稠密向量生成和检索的 BERT，以及用于稀疏向量生成和检索的 SPLADE 和BGE-M3。

2024-05-31

900

基于 Milvus + LlamaIndex 实现高级 RAG

模型数据搜索索引优化

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 检索方法也随之被人发现，相对于普通的 RAG 检索，高级 RAG 通过更深化的技术细节、更复杂的搜索策略，提供出了更准确、更相关、更丰富的信息检索结果。本文首先讨论这些技术，并基于 Milvus 给出一个实现案例。

2024-05-31

940

GPT-4o 引领人机交互新风向，向量数据库赛道沸腾了

数据人机交互向量数据库 gpt 模型

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，2019 年，Zilliz 首次推出了 Milvus，提出了向量数据库的概念。2023 大语言模型（LLM）的爆火，将向量数据库正式从幕后被推到了台前，也因此赶上了发展的快速列车。

2024-05-20

1750

手把手系列！使用 Zilliz Cloud 和 AWS Bedrock 搭建 RAG 应用

aws cloud 连接模型数据

Zilliz Cloud（https://zilliz.com.cn/cloud）基于 Milvus（https://milvus.io/）向量数据库构建，提供存储和处理大规模向量化数据的解决方案，可用于高效管理、分析和检索数据。开发人员可以利用 Zilliz Cloud 的向量数据库功能来存储和搜索海量 Embedding 向量，进一步增强 RAG 应用中的检索模块能力。

2024-05-11

1530

RAG 修炼手册｜揭秘 RAG 时代的新向量数据库

模型数据系统向量数据库数据库

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。

2024-05-11

2100

全面提升 RAG 质量！Zilliz 携手智源集成 Sparse Embedding、Reranker 等多种 BGE 开源模型

开发者模型排序开源 embedding

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 Milvus 2.4 最新推出的 Sparse Vector（稀疏向量）和 Multi-vector（多向量）支持，开发者获得了多种选择，不仅有业界广泛采用的 Dense Embedding（稠密向量模型），还能使用 BGE 最新推出的 Sparse Embedding（稀疏检索模型）、Reranker（重排序）模型。开发者可以轻松组合这些工具构建更加强大的召回方案，覆盖语义检索、全文检索和精排的能力。

2024-04-30

2630

RAG 修炼手册｜如何评估 RAG 应用？

工具设计数据系统性能

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？

2024-04-25

2630

提高 RAG 应用准确度，时下流行的 Reranker 了解一下？

深度学习架构模型搜索索引

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。一个行之有效且较为流行的做法就是在 RAG 应用中集成 Reranker。

2024-04-18

4160

RAG 修炼手册｜一文讲透 RAG 背后的技术

性能自然语言处理模型数据搜索

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，以及它们是如何应用的。

2024-04-11

7810

引领向量数据库技术新变革，Milvus 2.4 正式上线！

内存搜索索引性能向量数据库

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—— CUDA 加速图形索引（CAGRA），突破了现有向量搜索的能力。

2024-04-10

4240

高维解码｜Redis 收紧许可证！开源软件公司如何在云时代生存？

服务开源软件开源 redis 产品

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，Redis 的这一举动，不仅分化了前 Redis 维护者，也再次引发业界对于“开源项目可持续性以及许可证决策对其社区的影响”的讨论。

2024-04-10

960

用户案例｜向量引擎在携程酒店搜索中的应用场景和探索

服务量化搜索索引部署

Zilliz AI 初创计划是面向 AI 初创企业推出的一项扶持计划，预计提供总计 1000 万元的 Zilliz Cloud 抵扣金，致力于帮助 AI 开发者构建高效的非结构化数据管理系统，助力打造高质量 AI 服务与运用，加速产业落地。文末点击[阅读原文]了解更多。

2024-03-22

810

OpenAI 正面回击马斯克， Claude 3 打破 GPT-4 神话……我在炸裂的消息中发现了华点

openai 权限数据数据安全 gpt

最近，整个硅谷都在关注 OpenAI 和 Anthropic 的动态。先是 Anthropic 发布了 Claude 3，剑指 GPT-4，被媒体认为“打破了 OpenAI 不可战胜的神话”。这也点燃了整个科技圈的热情，纷纷期待 OpenAI 放出 GPT-5 应战。随后（美东时间 3 月 5 日），OpenAI 发布一则官方公告，主题却是在回应和 Elon Musk 的官司问题。

2024-03-11

590

轻松管理基于 RAG 的知识库！RBAC 的最佳实践来了

集群数据最佳实践 rbac 管理

随着大型模型技术的日益成熟，越来越多企业积极尝试在内部应用这一前沿技术，上线各类创新的 AI 应用，这标志着科技领域的一大飞跃。在这个发展趋势中，向量数据库凭借其强大的数据支持，成为 RAG（Retrieval Augmented Generation）、智能体等 AI 应用的关键技术。

2024-03-11

2740

揭秘「 B 站最火的 RAG 应用」是如何炼成的

数据库部署模型视频数据

近日，bilibili 知名科技 UP 主“Ele 实验室”发布了一个视频，标题为“当我开发出史料检索 RAG 应用，正史怪又该如何应对？” 。

2024-03-02

2980

2024 年，向量数据库的性能卷到什么程度了？

性能优化向量数据库内核搜索

对于数据库（尤其是向量数据库）而言，“性能”是一个十分关键的指标，其用于衡量数据库是否能够在有限资源内，高效处理大量用户请求。对于向量数据库用户而言，尽管可能在某些情况下对延时的要求不高，但对性能指标的高要求却一如既往，从未改变。

2024-02-23

2760

揭秘 LLMs 时代向量数据库的 3 大实用场景

向量数据库机器人产品数据搜索

过去一年，ChatGPT 和其他大语言模型（LLMs）的爆火也带动了向量数据库的发展。

2024-02-22

1440

Zilliz 年度印象：未来独角兽？RAG 首选？LLM 记忆体？

开源产品服务模型 LLM

AGI 时代的到来，让 Zilliz 的身上多了很多充满“时代烙印”的标签：未来独角兽、网红赛道公司、向量数据库大佬、大模型的长期记忆体、RAG 最强搭档……与此同时，我们也听说了一些有趣的标签：周边质量好、抢不到红包封面、公司产品都是鸟的名字……

2024-02-22

1400

RAG 新路径！提升开发效率、用户体验拉满

用户体验开发开发者框架效率

RAG（Retrieval-Augmented Generation）框架结合了强大的信息检索能力和生成模型的能力，允许系统从海量数据中检索相关信息，并基于这些信息生成准确、丰富的回答。随着大语言模型和智能问答技术的崛起，RAG 凭借其独特的结合检索和生成能力，在提供丰富对话式体验和高效文档管理方面成为了行业的热点。

2024-02-22

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