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最新推荐文章于 2025-10-31 15:34:51 发布
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博客提及Adobe Firefly可用于生成字体样式，给出了相关链接https://firefly.adobe.com/generate/font - styles ，聚焦于Adobe工具在字体生成方面的应用。
winfredzhang
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【大模型】大模型RAG检索增强生成技术使用详解
congge
11-17 7087
大模型RAG检索增强生成技术使用详解
【AI大模型：架构实战】34、企业级大模型应用架构设计与实战：从通用框架到发票处理系统全解析
RickyIT的专栏
07-17 4936
企业级大模型应用架构设计的核心是**“平衡”**：平衡业务价值与技术复杂度、安全合规与用户体验、成本投入与效率提升。架构不是"一步到位"的：从小场景MVP起步，通过实战验证逐步完善，避免"大而全"的架构沦为摆设。安全是"底线"而非"附加项"：在设计初期就嵌入安全机制（如接入层的审计日志、模型层的数据脱敏），比后期补救更经济。模型是"工具"而非"核心"：架构的核心是让大模型能力高效服务业务，而非盲目追求"最先进的模型"——在发票处理场景中，ChatGLM3-6B的性价比远超GPT-4。
Hello Vector DB｜认识一下，这才是真正的向量数据库
ZILLIZ
10-09 842
在文章的前半部分，我们列举了一些向量数据库应该具备的特性，然后比较了向量数据库和 ANN 算法库、向量检索插件的不同之处。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。本文全面介绍了向量数据库，分析了成熟向量数据库提供的特性，探讨了向量数据库与 ANN 算法库、传统数据库向量检索插件的异同，最后本文还阐述了构建向量数据库过程中的技术难点。
VectorDB:高性能向量数据库管理系统
2401_87458718的博客
10-16 1640
VectorDB是由Epsilla公司开发的开源向量数据库管理系统。它的核心目标是提供可扩展、高性能且经济高效的向量搜索解决方案。VectorDB在大型语言模型(LLM)的信息检索和记忆保留方面发挥着重要作用,为AI应用提供了强大的向量存储和检索能力。VectorDB作为一款高性能的开源向量数据库管理系统,为AI时代的数据管理需求提供了强有力的支持。它不仅在性能上领先于许多现有解决方案,还提供了丰富的功能和灵活的使用方式。
如何用VectorDB打造极速AI应用？轻量级向量数据库完整指南
最新发布
gitblog_00673的博客
10-31 243
**VectorDB** 是一款极简的Python向量数据库工具包，专为本地文本存储与检索设计。通过智能分块、高效嵌入计算和快速向量搜索技术，帮助开发者轻松构建AI应用的底层数据引擎。无论是聊天机器人的知识库管理，还是文档分析系统的语义检索，VectorDB都能提供毫秒级响应的本地化解决方案。 ## ???? VectorDB：重新定义本地向量存储的5大核心优势 ### 1️⃣ 轻量级架构，极致性...
VectorDB的使用方法
qq_41754202的博客
12-06 825
官方的实例(github里的两段代码要拼到一起使用): 以下3个都要安装才可以使用VectorDB。我将源代码的作用详细解释了下.
使用langchain打造自己的大型语言模型(LLMs)
热门推荐
weixin_42608414的博客
03-13 3万+
今天我们用LangChain对接了大型语言模型(LLMs), 并让LMMs可以针对性的学习用户给定的特定数据，这些数据可以是文本文件，数据库，知识库等结构化或者非结构化的数据。当用户询问的问题超出范围时，机器人不会给出任何答案，只会给出相关的提示信息显示用户的问题超出了范围，这样可以有效限制机器人自由发挥，使机器人不能让它随便乱说。
vectordb向量数据库详解
技术人集结地
06-10 936
向量数据库中的向量通常由多维度的数值组成，可表示图像、文本、音频等实体的特征。这些向量是机器学习模型（如深度学习模型）生成的嵌入（embeddings），用于表示数据的语义特征。其核心目标是高效支持向量相似性搜索，以便在海量数据中快速找到与查询向量最相似的向量。
用LangChain重构客服系统：腾讯云向量数据库+GPT-4o实战
Rqaqedamancy的博客
07-24 1万+
人们眼中的天才之所以卓越非凡，并非天资超人一等而是付出了持续不断的努力。1万小时的锤炼是任何人从平凡变成超凡的必要条件。———— 马尔科姆·格拉德威尔🌟🌟嗨，我是Xxtaoaooo！
向量数据库选型实战指南：Milvus架构深度解析与技术对比
猫步轻移，以学求知。余于此方寸之地，如猫观鼠，细察技艺所得，思维所悟。灵思如猫之警觉，日积月累，终成智海；
05-25 1696
随着大语言模型和AI应用的快速普及，传统数据库在处理高维向量数据时面临的性能瓶颈日益凸显。当文档经过嵌入模型处理生成768到1536维的向量后，传统B-Tree索引的检索效率会出现显著下降，而现代应用对毫秒级响应的严苛要求使得这一技术挑战变得更加紧迫。 本文将系统性地为技术团队提供向量数据库的全方位选型指南。从技术原理的深度剖析到主流产品的客观对比，从Milvus、Pinecone、Qdrant等热门解决方案的优劣分析到具体的部署架构建议，文章涵盖了从概念验证到生产环境的完整技术路径。
《向量数据库指南》——腾讯云向量数据库Tencent Cloud VectorDB产品特性，架构和应用场景
实战AI智能体
08-01 1557
腾讯云向量数据库（Tencent Cloud VectorDB）是一款全托管的自研企业级分布式数据库服务，专用于存储、检索、分析多维向量数据。该数据库支持多种索引类型和相似度计算方法，单索引支持 10 亿级向量规模，可支持百万级 QPS 及毫秒级查询延迟。腾讯云向量数据库不仅能为大模型提供外部知识库，提高大模型回答的准确性，还可广泛应用于推荐系统、自然语言处理等 AI 领域。
探索腾讯云VectorDB：强大的多维向量数据管理利器
qq_29929123的博客
12-16 718
腾讯云VectorDB提供了强大的向量数据管理能力，通过结合OpenAI模型，用户可以实现高级数据查询功能。腾讯云VectorDB官方文档Langchain社区资源。
向量数据库的行业标准逐渐清晰！Vector DB Bench 正式开源！
ZILLIZ
06-20 983
不过，向量数据库的选型并不简单，开发者不仅需要对市面上各种开源和闭源的数据库进行全面的性能评估，还要根据自己的业务数据设计测试方案……为了让更多开发者可以匹配到适合自己业务的向量数据库，我们开发了一个全新的开源性能测试工具——Vector DB Bench，它可以通过测量关键指标来衡量向量数据库的性能，使得向量数据库发挥出最大的潜能。Vector DB Bench 是为追求高性能数据存储和检索系统的用户设计的开源性能测试工具，它允许用户测试和比较不同向量数据库系统的性能，以确定最适合的数据库系统。
STL vector的操作
qq_52119661的博客
07-20 138
/db.insert(db.begin()+3,db1.begin(),db1.begin()+3);//db.insert(db.begin()+3,db1.begin(),db1.end());//sort(db.begin()+2,db.end(),greater());//db.assign(db1.begin()+1,db1.end());//db.erase(db.begin()+3,db.end();//db.assign(5,16);
向量数据库（Vector DB）
weixin_43156294的博客
02-23 1437
向量数据库的起源可以追溯到十多年前，当时深度神经网络快速发展，对非结构化和高维数据的处理需求不断增加，向量搜索技术也随之发展和优化。Facebook开源的FAISS插件库是早期向量数据库的代表，主要应用于推荐系统等相似性推荐领域。随着向量检索需求的增长，一些标准化数据库产品开始集成向量特性，如Elastic Search、PostgreSQL和Redis等，但在性能和适用场景上存在局限性。ChatGPT等大规模语言模型的爆火，让向量数据库成为AI领域的焦点，在机器学习和大模型预训练中发挥出得天独厚的优势。
探索腾讯云 VectorDB：多维向量数据存储与检索的未来
qq_29929123的博客
09-16 596
腾讯云 VectorDB 提供了强大的多维向量数据处理能力，通过与 SelfQueryRetriever 的结合，可以实现高效的数据检索和分析。进一步学习可以参考腾讯云文档和Langchain 文档。
深入了解百度 VectorDB 的使用与操作
ppoojjj的博客
08-03 637
百度 VectorDB 提供了一个高效的向量存储解决方案，支持高维向量的存储和检索。在使用百度 VectorDB 之前，你需要创建一个数据库实例。详细的创建和配置说明可以参考百度云文档。
深入解析百度VectorDB：解锁多维向量数据管理的潜力
jaioyfpo的博客
11-18 746
百度VectorDB通过其强大的性能和扩展能力，在多维向量数据的存储和检索领域树立了标杆。Vector store概念指南Vector store使用指南。
【腾讯云云上实验室-向量数据库】腾讯云VectorDB：深度学习场景下的新一代数据存储方案
喵手的博客
11-22 964
为解决该问题，该企业采用了VectorDB作为用户和菜品的向量数据存储和检索引擎，利用VectorDB提供的高效相似度查询接口，实现了对用户和菜品之间的相似度计算和推荐。在参与VectorDB的体验过程中，我们会发现VectorDB在海量向量数据存储和检索方面有较好的性能，并且方便易用的API接口也为用户提供了较好的使用体验和便利。​  为此，腾讯云提出了一种全新的向量数据存储和检索方案——VectorDB，该方案基于深度学习领域的实际需求，旨在为深度学习从业者提供高效、精准的向量数据存储和检索解决方案。
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