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Reinvent Data Science

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RAG 修炼手册|一文讲透 RAG 背后的技术
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。
Zilliz RDS
2024-04-11
4680
引领向量数据库技术新变革,Milvus 2.4 正式上线!
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。
Zilliz RDS
2024-04-10
3270
高维解码|Redis 收紧许可证!开源软件公司如何在云时代生存?
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。
Zilliz RDS
2024-04-10
760
用户案例|向量引擎在携程酒店搜索中的应用场景和探索
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。
Zilliz RDS
2024-03-22
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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
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。
Zilliz RDS
2024-03-11
560
轻松管理基于 RAG 的知识库!RBAC 的最佳实践来了
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。
Zilliz RDS
2024-03-11
1540
揭秘「 B 站最火的 RAG 应用」是如何炼成的
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?” 。
Zilliz RDS
2024-03-02
1750
2024 年,向量数据库的性能卷到什么程度了?
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。
Zilliz RDS
2024-02-23
1990
揭秘 LLMs 时代向量数据库的 3 大实用场景
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。
Zilliz RDS
2024-02-22
1230
Zilliz 年度印象:未来独角兽?RAG 首选?LLM 记忆体?
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……
Zilliz RDS
2024-02-22
1290
RAG 新路径!提升开发效率、用户体验拉满
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。
Zilliz RDS
2024-02-22
3060
点击查看 Milvus 社区十大关键词(下)
社区讨论问题的时候基本都离不开日志,因为日志是问题分析的第一抓手,也是问题定位的指南针。大家在社区中发的日志非常多,不同日志背后的原因各不相同,我们不可能在这里讨论清楚所有的报错日志。但是关于日志有一些共性的问题,可以给大家一些建议。
Zilliz RDS
2024-01-31
980
点击查看 Milvus 社区十大关键词(上)
按照热度,排名前十的关键词依次为:版本、查询、内存、插入、配置、日志、集群、文档、 部署、删除。今天,我们先来扒一扒前五大关键词!
Zilliz RDS
2024-01-30
1330
手把手系列!无需 OpenAI 即可搭建 RAG 应用
接下来我将用 Nebula(https://symbl.ai/platform/nebula/llm/)替代 OpenAI,Hugging Face 上的 Embedding 向量模型代替 OpenAI 模型。
Zilliz RDS
2024-01-30
3310
Milvus 上新:支持上万个 Collection、新增 Accesslog 功能……
2024 年开年,Milvus 好消息不断。除了收获 Github 25,000 颗星的成就,Milvus 也发布了新年的第一个版本—— 2.3.4。
Zilliz RDS
2024-01-23
1310
OpenAI 自带的检索功能好用吗?定量测评带你深度了解!
这是 OpenAI 上线 Assistant 检索功能后,技术圈传出的部分声音。原因在于,此功能可以为用户提供基于知识库问答的 RAG(检索增强生成) 能力。而此前,大家更倾向于将向量数据库作为 RAG 方案的重要组件,以达到减少大模型出现“幻觉”的效果。
Zilliz RDS
2024-01-17
1540
一文详解动态 Schema
例如,SQL 数据库有预定义的 Schema,但这些 Schema 通常都不能修改,用户只有在创建时才能定义 Schema。Schema 的作用是告诉数据库使用者所希望的表结构,确保每行数据都符合该表的 Schema。NoSQL 数据库通常都支持动态 Schema 或可以不创建 Schema(即在创建数据库时无需为每个对象定义属性)。
Zilliz RDS
2024-01-11
1960
如何评估 RAG 应用的质量?最典型的方法论和评估工具都在这里了
随着 LLM(Large Language Model)的应用逐渐普及,人们对 RAG(Retrieval Augmented Generation)场景的关注也越来越多。然而,如何定量评估 RAG 应用的质量一直以来都是一个前沿课题。
Zilliz RDS
2024-01-04
1.7K0
有了向量数据库,我们还需 SQL 数据库吗?
这是我们经常被问到的一个问题。如果除了向量数据以外,用户还有其他标量数据信息,那么其业务可能需要在进行语义相似性搜索(https://zilliz.com.cn/glossary/%E8%AF%AD%E4%B9%89%E6%90%9C%E7%B4%A2-%EF%BC%88semantic-search%EF%BC%89)前先根据某种条件过滤数据,例如:
Zilliz RDS
2024-01-04
1990
手把手系列!让「引用」为 RAG 机器人回答增加可信度
在之前的文章中,我们已经介绍了如何用 Milvus 向量数据库以及 LlamaIndex 搭建基础的聊天机器人《Chat Towards Data Science |如何用个人数据知识库构建 RAG 聊天机器人?》《书接上回,如何用 LlamaIndex 搭建聊天机器人?》。
Zilliz RDS
2023-12-26
2490
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