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理上具有挑战性。在人工智能和机器学习的背景下，这些特征代表了数据的不同维度，对于理解模式、关系和基本结构至关重要。这就是为什么我们需要一个专门为处理这种类型的数据而设计的专门数据库。矢量

10 个月前

SuperDuperDB 是一个开源框架，用于将 AI 直接与现有数据库集成，包括流式推理、可扩展模型训练和矢量搜索。 SuperDuperDB 不是数据库。它将您最喜爱的数据库转变为

4 个月前

应用提供简单的应用程序接口； [*]Weaviate 这是一个开源矢量数据库，可同时存储对象和矢量； [*]ChromaDB 面向开发人员的人工智能原生开源嵌入式数据库平台

3 个月前

在线模型训练。但是，将 Kafka 与矢量数据库相结合，可以使用批量训练的 LLM 以及实时更新，将最新信息输入 LLM 中。使用 Kafka Connect 将数据实时输入矢量数据库，并与成熟

5 个月前

Qdrant是一个矢量引擎和矢量数据库。它提供了一个生产就绪的服务，带有一个方便的 API 来存储、搜索和管理带有额外负载的点向量 Qdrant 是为扩展过滤支持而定制的。它对于各种神经网络

6 个月前

文件的样板代码立即生成项目框架结构，以快速启动您的项目用于 LLM 应用程序的长期内存存储。适用于 AI 应用程序的开发人员友好型无服务器矢量数据库。基于工作

8 个月前

以使用这些嵌入来使用自然语言检索数据。您可以将结构化和非结构化数据转换为嵌入并将它们存储在矢量数据库中。然后，您可以使用自然语言查询矢量数据库并检索相关数据。然后，您可以查询传递相关数据的

1 个月前

的例子中是法律文件），以便以后检索。通常情况下，文件被分成几块，通过一个嵌入模型，然后存储在一个称为矢量数据库的专门数据库中。 [*]提示构建/检索：当用户提交一个查询（在本例中是一个法律问题）时

10 个月前

矢量存储的内置连接器允许实时同步，以保持数据最新。 [*]可定制的数据预处理支持加载、分块和选择数据。 [*]内聚的数据管理增强并跟踪元数据，以实现丰富的检索体验。 [/list] 该框架

5 个月前

合到AI模型中需要特定的技术，这对于开发成功的解决方案至关重要。 5、矢量向量存储：将数据整合到AI模型中的一种广泛使用的技术是使用向量数据库。向量数据库有助于分类文档中哪些部分与AI模型在

8 个月前

随着基础模型的兴起，VectorDatabase(矢量数据库/向量数据库)的受欢迎程度直线上升。事实上，向量数据库在大型语言模型的上下文之外也很有用。当涉及到机器学习时，我们经常与向量嵌入

10 个月前

，因此您无需在上面添加搜索引擎或矢量数据库等繁琐的服务。主要优点 [list] [*]速度：ParadeDB 是在 PostgreSQL 和 Tantivy（基于 Rust 的

6 个月前

、多模型、超融合的数据库新时代将出现，OLTP和OLAP重新统一。但谁将领导这项重新整合数据库领域的艰巨任务呢？数据库领域有很多选项：时间序列、地理空间、文档、搜索、图形、矢量数据库

1 个月前

预处理和矢量化，并将其存储在开箱即用的矢量数据库中。 [*]️ 无代码构建器：LLMStack 附带一个无代码构建器，允许您在没有任何编码经验的情况下构建 AI 链。您可以将多个法学硕士链接在一起

8 个月前

] [*]数据预处理/嵌入：这一阶段涉及存储私人数据（在我们的例子中是法律文件），以便日后检索。通常情况下，文件会被分割成块，通过嵌入模型，然后存储在一个名为矢量数据库的专门数据库中。 [*]提示构建

8 个月前

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