高性能、高可用,支持千亿级向量数据
在某中心Ignite 2025大会上,某中心SQL Server 2025的发布标志着企业级AI就绪数据库愿景的实现,为开发者提供了内置向量搜索和用于调用外部A...
https://docs.ragas.io/en/stable/concepts/metrics/available_metrics/context_recal...
在人工智能技术爆发的今天,非结构化数据(文本、图像、音频、视频)的处理需求呈指数级增长。传统关系型数据库基于结构化数据设计,无法高效处理高维向量数据的相似性检索...
上一篇文章中,我们完成了 RAG 本地知识库检索的基础版本开发,其核心目标在于验证 RAG 技术的基础链路可行性。但该版本仅适用于技术验证场景,无法直接满足实际...
https://docs.ragas.io/en/stable/concepts/metrics/available_metrics/context_preci...
2026 年 1 月 4 日,PeroCore 正式发布。这不是又一个向量数据库封装,而是一个世界首创的工程级扩散激活(Spreading Activation...
Vector database startup Pinecone Systems Inc. today announced a new, high-perfor...
2025年12月25日,Dify正式发布了1.11.2版本,这是2025年的最后一个正式版本。本次更新带来了多项重要功能增强、性能优化和安全修复,显著提升了平台...
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自从2017年Faiss库和HNSWlib开源后,向量索引近些年经过演进后,主要以HNSW图搜、IVF聚簇索引两大方向为主要演进路线。在RabitQ算法出来之前...
正好前阵子有哥们儿给了我台M4,就用它来跑下KVectors向量数据库的性能测试,预期肯定比我这老Intel款MBP强,但强到我看到这个结果还是好好数了下数字的...
从Sift的这100万向量数据集中查询一万条向量,一共用时159042毫秒(ms), 平均15.9毫秒, 跟KVectors里提供的HNSW+DiskANN版本...
KVectors (https://github.com/fujohnwang/kvectors) 支持三层访问模式:
1、零基础学AI大模型之读懂AI大模型 2、零基础学AI大模型之从0到1调用大模型API 3、零基础学AI大模型之SpringAI 4、零基础学AI大模型...
前情摘要 1、零基础学AI大模型之读懂AI大模型 2、零基础学AI大模型之从0到1调用大模型API 3、零基础学AI大模型之SpringAI 4、零基础...
随着AI大模型时代的到来,我们正经历一场前所未有的数据爆炸。从推荐系统到大语言模型(LLM)的检索增强生成(RAG),向量数据库已成为支撑这些智能应用的核心基础...
生成式AI革命已持续三年,但AI的有效性受到“上下文差距”的限制。企业拥有丰富的数据——分散在文档、数据库、Slack消息、ERP和CRM工具以及无数其他系统中...
随着AI应用爆发式增长,向量数据库成为支撑语义搜索、RAG等场景的核心基础设施。本文聚焦Serverless架构的向量数据库,解析其按查询量/存储量付费模式的技...
随着数字版权管理需求的爆发,图片素材库的相似性搜索成为行业刚需。本文对比分析Milvus、Qdrant、Faiss等开源方案与腾讯云向量数据库的技术特性,结合企...