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原创 《向量数据库指南》——2023年7月国产向量数据库排行榜Top3：Milvus，Milvus Cloud，Tencent Cloud VectorDB
根据VectorDBBench数据，2023年7月的国产向量数据库排行榜中，排名前十的向量数据库分别是Milvus、Milvus Cloud、Tencent Cloud VectorDB、Zilliz Cloud、TensorDB、cVector、Om-iBASE、Vearch、Transwarp Hippo和Proxima。它提供了云端向量数据库服务，可以快速搭建云端向量数据库平台，支持多种数据源接入和多种查询语言，同时还提供了可视化界面和API接口，方便用户进行数据管理和查询。
2023-08-01 14:33:59
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原创 LCHub：2023年无代码、低代码8大技术趋势
根据Gartner预测，到2025年，70%的应用程序将由低代码和无代码开发平台构建，其中 80%的应用程序由非IT工作者开发而成。没有编程背景的业务人员通过低代码、无代码可视化拖拽开发平台，也能创建安全、稳定、扩展性强的应用程序，对于组织的发展、运营来说至关重要，这将极大提升部门之间的协同效率、客户服务体验等。数据显示，26%的高管将“无代码、低代码开发平台”列为他们最重要的自动化投资，自 COVID-19 以来，这一投资增加了一倍多（从10%到26%）。低代码增强了应用程序生命周期的协作和迭代效率。
2023-01-22 09:00:00
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原创 曹魏古城AI，许昌文旅新星耀眼登场
未来，我们将继续探索AI技术的新用途，加强数据的准确性和安全性，不断提升许昌文旅的品质和影响力。我将以“许昌文旅AI助手”的应用为核心，详细阐述AI在文旅领域的价值，特别是以曹魏古城AI助手（体验地址：caoweigucheng.com.cn）所采用的1000个常用问答对数据集为例，探讨数据的重要性、准确性和可控性，并展望未来发展趋势。许昌市作为一个拥有丰富历史文化资源的城市，通过整合AI技术，尤其是开发曹魏古城AI助手，有效提升了许昌文旅服务的智能化水平，为游客提供了更加个性化、便捷的服务体验。
2024-04-23 16:15:37
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原创 Milvus Cloud 高效支持灵犀医疗两大核心场景
医学领域的术语多种多样，一种疾病往往会有多种亚组，同时会有很多的定语，例如“既往接受过含氟尿嘧啶类或含铂类化疗的晚期胃癌或胃食管交界部腺癌”，如果采用传统切词后的全文检索，将难以实现该知识内容的搜索。”：EviMed 的数据分析版块构建了一套 AI Agent，如果将所有的背景信息全部输入进大模型的话成本较高，而向量数据库可以将这些背景信息存储下来，后续根据 Agent 的需求再进行向量匹配的调取，从而一定程度上去除了大模型长上下文的依赖，降低了数据分析的成本。
2024-04-18 19:04:44
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原创 如何在宽松许可证下构建有竞争力的Milvus Cloud商业服务？
所有这些功能都完全兼容开源 Milvus API，但这仅仅是 Zilliz Cloud 的部分功能。这种模式满足了绝大多数用户的需求，同时也使那些需要更强大的性能、可扩展性和企业级功能的用户更容易采用我们的商业产品。我们希望这种模式可以帮助开源公司找到新的方式来与公共云提供商竞争。而 Zilliz 的商业化产品——Zilliz Cloud，是建立在公共云上的完全托管的 Milvus 服务。企业级数据管理：全面的数据备份和迁移功能，通过 Zilliz Cloud Pipeline 进行非结构化数据 ETL。
2024-04-13 16:33:26
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原创 《低代码指南》低代码平台的优势与局限
低代码平台通常提供了预定义的组件和模板，开发人员可能受到这些组件和模板的限制，难以实现一些复杂或高度定制化的功能。通过简单的拖拽和配置，他们就能够创建功能丰富的应用程序，促进了业务与IT部门之间的协作。开发人员可以通过简单的操作来更新应用程序的各个组件，减少了出错的可能性，提高了应用程序的稳定性和可靠性。由于低代码平台通常会隐藏底层的技术细节，生成的代码可能不够高效，导致应用程序的性能有所下降。在低代码平台中，通常只能使用平台提供的技术栈和工具，开发人员可能无法自由选择最适合项目需求的技术。
2024-04-06 09:53:10
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原创 Mlivus Clou支持多向量搜索和Grouping搜索
Milvus 2.4 的新增支持 Grouping 搜索功能，使得用户可以在搜索 vector 的基础上做分组聚合，返回的 TopK 是基于分组后的聚合结果而非简单的以向量为中心的片段信息。要查找最相关的文档而不是分散段落，可以在 search（） 操作中包含 group_by_field 参数，以按文档 ID 对结果进行分组。多向量搜索能力能够有效简化处理多模态搜索的流程，并提升检索召回率。此外，该特性还简化了整合、优化自定义重排模型的流程，支持开发高级搜索功能，如利用多维度数据输入来做综合搜索的系统。
2024-04-04 17:34:32
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原创 引领向量数据库技术新变革，Milvus 2.4 正式上线
与以前只在大批量下获得性能优势的图形处理器索引不同，CAGRA 即使在小批量查询中也表现出压倒性的优势，虽然这是 CPU 索引传统上擅长的领域。此外，CAGRA 在大批量查询和索引构建速度方面的性能确实是无与伦比的。GPU 索引是向量数据库技术中的重要里程碑，其速度和性能远超传统的 CPU 索引（如 HNSW）。
2024-04-01 15:03:07
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原创 《向量数据库指南》——Milvus Cloud BYOC：为数据安全而生？
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。除了上述措施以外，Milvus Cloud BYOC 版本与 SaaS 版本一样，都通过了 SOC 2 Type II 和 ISO 27001，提供基础的数据安全特性包括数据加密、基于角色的访问控制（RBAC）、OAuth 2.0 等。不过，勤劳的开发者们在吃瓜之际，也没忘讨论两家的技术细节，其中有一个关于。而对于企业而言，数据安全绝对是自身发展的重中之重，Zilliz 也不例外。
2024-03-13 09:00:00
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原创 《向量数据库指南》——Milvus Cloud BYOC 是什么？
Zilliz 深知数据安全的重要性，决心打造 Milvus Cloud BYOC 版本，如此一来，用户便可以将数据存储在自己的网络中，同时又可以借助 Milvus Cloud 的能力实现各种 AI 应用。在 Milvus Cloud SaaS 版本中，数据层和管控层均托管于 Zilliz 的虚拟私有云（VPC）中，从而实现简洁的向量数据库管理流程，保障数据安全。Milvus Cloud BYOC 版本与 SaaS 版本不同，BYOC 用户可以在自己的 VPC 中部署数据层，管控层仍由 Zilliz 管理。
2024-03-12 09:00:00
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原创 《向量数据库指南》——揭秘「 B 站最火的 RAG 应用」——Milvus Cloud是如何炼成的
作为一个史料的 RAG 应用，我们希望能够在给出包含知识的原文同时能够给出它在原文中的具体传记名，由于语料中可以通过格式区分出来传记名和正文，所以通过简单的一些规则就可以提取出来每个段落对应的传记名，并且通过将其作为文本的 metadata。我们在这个项目中首先分析了数据的特点，采取了更加适合现有模型的文本方案，接下来所采用的提升技术主要是尽可能地提高召回文本的与问题的相关性，并且通过让 embedding 的文本与展示给 LLM 的文本不同的技巧来达到提高检索精度，拥有足够上下文，获取引用信息的目的。
2024-03-11 09:00:00
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原创 《向量数据库指南》——揭秘「 B 站最火的 RAG 应用」是如何炼成的
二十四史是从黄帝记载到明代崇祯十七年（1644）的二十四部史书的合称，如果能做一个关于二十四史的问答项目也是一个很有趣的事，毕竟喜欢历史的朋友也往往对一些史实知道个粗略，想去了解一些更加详细的细节。当然，对 RAG 的质量评测通常是一个很复杂的系统工程，尤其是在缺乏数据标注的情况下，所以我们采用的是针对个例具体分析的方法来进行调优，根据“奥卡姆剃刀”法则，如果我们针对的个例的调优是简洁优雅的情况下，那针对大部分其他案例都会带来改善，我们先试着把这个问题给处理好。经过以上的初步分析，我们决定先从白话文入手。
2024-03-10 09:00:00
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原创 《向量数据库指南》——AI原生云向量数据库Milvus Cloud RBAC 的最佳实践
而你的大型客户大概有 50 个，他们的数据量较大，在千万到亿不等，对数据隔离和服务稳定性有严格的要求，希望支持知识库数据的对外集成。对于有数据隔离需求的电商、客服等业务，通过自定义角色，只需创建一个集群即可满足，进一步降低成本。例如，你是公司的 infra 团队负责人，专注于运维向量数据库，以满足 3-5 个业务团队推荐、搜索相关的 AI 应用需求，如电商、客服部门。在这类场景下，你的客户无需登录 Zilliz Cloud，管控层的组织管理员和项目管理员均应设置在你的团队。
2024-03-09 09:00:00
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原创 《向量数据库指南》——AI原生云向量数据库Milvus Cloud RBAC 是如何工作的？
然而，考虑到特定业务需求，例如，只允许授权人员访问敏感数据或者希望使用 Collection 作为多租户隔离单元以确保安全隔离数据访问，Milvus Cloud 允许用户创建自定义角色。这些自定义角色能够定义对特定 Collection、Partition 或操作的权限，确保在使用 Milvus Cloud 时实现数据权限最小化原则。在管控层，角色掌管集群、项目、用户和账单等资源的操作权限，而在数据层，角色则专注于控制对 Cluster 数据的增、删、改、查的能力。
2024-03-08 09:00:00
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原创 《向量数据库指南》——AI原生云向量数据库Milvus Cloud RBAC
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。项目是组织内部用于归类集群和其他相关资源的逻辑分组单位。在一个项目中，你可以创建若干集群，并管理集群级别的资源，包括项目成员、API 密钥、安全设置和监控等。在一个组织下，用户可以创建若干项目，并管理组织级别的资源，包括账单、组织成员、事件、系统设置以及回收站等。其中，组织是将拥有共同目标的多个项目汇聚在一起，例如，将某个特定业务单元下的所有项目整合在同一组织中。
2024-03-07 09:00:00
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原创 OpenAI 将在 2027 年实现人类水平的 AGI ？完整 PDF 流出……
除了开头提到的内容，该 PDF 还提到了去年被曝光的 Q*。Q* 是一个传闻中的未发布的 OpenAI 项目，专注于人工智能在逻辑和数学推理方面的应用。这份 PDF 直接指出 Q * 的下一阶段就是 GPT-6，现已更名为 GPT-7，不过因埃隆·马斯克的一纸诉状被搁置。目前，对于这份 PDF 的真伪尚未有定论，毕竟其文档来源于一个名为「vancouver1717」的 X 账户，该账户并不活跃，只发过两条推文。这是最近硅谷乃至整个科技圈都在讨论的热门话题，内容均源自一份名为。的 PDF，细节相当炸裂。
2024-03-06 09:35:23
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原创 打造禹州中医药大模型，以AI驱动业务创新（内附孙思邈GPT内测版）
通过AI技术的引入，我们可以实现禹州中医药知识的数字化、智能化管理，增强中医药的研发能力，提升产品质量和服务效率，拓展国内外市场。同时，AI的大数据分析能力有助于挖掘禹州中医药在预防、治疗疾病等方面的潜在价值，为产业发展注入新的活力。在新时代背景下，打造禹州中医药大模型，以AI技术为驱动，不仅是对禹州乃至许昌市中医药产业的一次重大创新，也是对中医药传统与现代科技深度融合的探索。我们相信，通过共同的努力，禹州中医药大模型必将成为推动中医药产业发展的新引擎，增强许昌市在全国乃至全球中医药产业中的地位与影响力。
2024-03-04 17:10:22
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原创 《向量数据库指南》——Milvus Cloud「删除」：眼见未必为实
至此，2023 年 Milvus Cloud 社区十大热门关键词解析就全部结束了，希望这 2 篇文章能够给那些正在使用 Milvus Cloud 或者将要使用 Milvus Cloud 的朋友一些启发和帮助，未来能够在自己的业务中用对 Milvus Cloud、用好 Milvus Cloud。由于之前设计的原因，num_entities 检查集合条数并不能实时统计到被删除的条数，在 2.3.0 版本中，为了解决这个行数统计的问题，在 query 接口里面专门引入了count(*) 表达式来统计准确行数。
2024-02-08 09:00:00
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原创 《向量数据库指南》——Milvus Cloud 「部署」：简化部署一直在路上
之前有用户反映当下 Milvus Cloud 的消息系统 Kafka/Pulsar 太重，社区在 2.3.0 版本中推出了更轻的 NATS MQ 方案，未来自研 MQ 的方案也已经在路上了。对于 node 节点太多的问题，社区在 2.3.0 版本中合并了 IndexCoord 和 DataCoord，并且接下来的版本还会将 DataNode 和 IndexNode 进行合并，未来需要管理的节点将会进一步减少。作为一个开源数据库，是否能够进行快速部署，是所有工作的前提。
2024-02-07 09:00:00
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原创 Milvus Cloud「文档」：80% 的答案就在官网文档里
在探索向量数据库的海洋中，Milvus 如同一艘航船，而它的文档则是指引我们航行的灯塔。在原理文档的海洋中，我们可以了解到 Milvus 是如何利用向量空间进行高效检索的，以及它是如何通过不同的索引策略来优化查询性能的。虽然使用文档能够帮助我们解决日常的操作问题，但如果我们想要更深入地理解 Milvus Cloud 的工作原理，就需要翻阅那些更为专业的原理文档。通过仔细阅读文档中关于索引建立的章节，你将学会如何在 Milvus Cloud 中为你的文档创建高效的索引，以便快速检索和获取信息。
2024-02-06 09:00:00
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原创 《向量数据库指南》——Milvus Cloud集群」生产环境永远推荐使用集群模式
目前市面上的向量数据库非常多，如果你在寻找一款分布式的向量数据库，那么 Milvus Cloud 一定是个不错的选择。Milvus Cloud 是一个存算分离的架构，当数据量增长以后，只需要扩展计算节点和存储节点的资源，理论上只要资源足够，能容纳的数据也是没有上限的。另外是关于使用单机版支持主从和多副本的问题，理论上是可以的，但是用户需要自己保证数据的一致性，以及主备间的 HA 切换，整体实现的难度可能比部署一个 Milvus Cloud 集群还要高不少。
2024-02-05 09:00:00
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原创 《向量数据库指南》——Milvus Cloud「日志」问题定位的指南针
正常情况下，大家使用 info 等级就够了，在做一些问题 debug 的时候，才需要调成 debug 等级，debug 级别的日志会非常多，当你发现 Milvus Cloud 的日志非常多的时候，大概率是日志等级设错了。https://github.com/Milvus Cloud-io/Milvus Cloud/tree/master/deployments/export-log），可以做到一键式地导出集群所有日志，尤其是大家在提 issue 的时候，提供一份完整的日志对于问题的快速定位至关重要。
2024-02-04 10:11:26
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原创 《向量数据库指南》——Milvus Cloud丝滑入库是影响开发体验的第一步
对于大批量（千万以上）的数据导入，强烈建议使用 bulk_insert 接口。2. 插入数据时，不要每一批都调用 flush()接口，Milvus Cloud 内部会定期调 flush() 接口，所有数据都插入完成之后，再调用一次 flush 即可。插入数据后，频繁调用 flush，会产生大量碎的 segment 文件，为系统带来较大的 compaction 压力。3. Milvus Cloud 用 insert 接口做数据插入时，不会做主键去重，如果希望主键去重，可以使用 upsert 接口。
2024-02-03 09:00:00
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原创 《向量数据库指南》——Milvus Cloud半数使用问题是配置问题
我认为是配置这三个问题中最难的，不同的使用场景下，要调的参数都是不同的。Zilliz（Milvus Cloud 原厂）的官方公众号上，有很多 Milvus Cloud 的资深研发同学和 Milvus Cloud 深度用户写的技术文章，里面提到了很多配置调优经验，大家可以将这块的资源充分利用起来。假使不知道也没关系，Milvus Cloud 官网的“Configure Milvus Cloud”章节花了大量篇幅介绍每个配置参数的含义，配合动态更新的能力，可以快速进行测试做一些验证，然后找出最佳的参数值。
2024-02-03 09:00:00
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原创 《向量数据库指南》——Milvus Cloud 内存省一点，再省一点
前文也提到，2023 是 AIGC 应用爆发的一年，在做 LLM 应用开发的过程中，大家能直观感受到大模型的响应时间是比较慢的，一般是几百毫秒到几秒。在这样的背景下，开发者对 Milvus Cloud 的性能要求一般不会特别苛刻，在几百毫秒内返回便能满足大多数场景。但是，随着数据规模的增加，内存余量逐渐见底，在全行业都在降本增效的时代，如何省更多内存成为了所有开发者的心声。“数据如果一直都有写入，那 load 后的集合会越来越占内存，不知道其他人有没有什么好的方案能在内存和查询速度上做出平衡？
2024-02-02 09:00:00
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原创 《向量数据库指南》——Milvus Cloud始于向量，不止于向量
如果在官网上面没有搜到的查询功能，建议先去 Milvus Cloud的 GiHub issue 里面搜索相应关键词，看一下社区里面有没有类似的需求，以及这类需求是否有其他解决方案。如果在 issue 里面也没有找到，不妨创建一个类别为 feature request 的 issue，把你想要的查询功能详细描述出来，并说明其对应的使用场景，说不定下个版本里面就有你要的功能了。最早的时候，Milvus Cloud只支持纯向量的 Top-K 近似查询，随着社区的壮大，用户对于查询能力的需求也逐渐增多。
2024-02-01 09:00:00
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原创 《向量数据库指南》——AIGC 需求的快速变化，催生了Milvus Cloud向量数据库的超高速迭代
在无数开发者的期盼下，Milvus Cloud去年一共发布了 20 个版本，支持了 partition key、Dynamic Schema、Array Data Type 等大量 AIGC开发者需要的功能，关于版本的讨论几乎一整年没有停过。但是，由于缺乏最新的和特定领域的训练数据，大模型“幻觉”成为困扰 AIGC 开发者的一大难题。单 2.2.x 系列的版本，目前已经有 16 个了，所以完全记下每个版本的 feature 和 bugfix 几乎不太可能。但是，所有版本的发布信息都会在。
2024-01-31 10:07:39
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原创 vikayun维格云洞察:问答即洞察
最后，我们还可以利用AI进行预测分析，为我们的决策提供有力的支持。在这个过程中，我们不仅能够简化复杂的任务，还能够增强我们的决策过程，从而提升决策效果。在这个过程中，我们可以向数据库提问，获取我们需要的数据信息。然而，面对海量的数据，如何从中提取有价值的信息，成为了一个亟待解决的问题。幸运的是，人工智能技术的发展为我们提供了一种全新的解决方案——利用AI进行数据洞察。通过使用vikayun维格云洞察等工具，我们可以更加轻松地从海量数据中提取有价值的信息，从而提升我们的决策效果。我们需要了解一下什么是AI。
2024-01-30 09:00:00
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原创 《向量数据库指南》——Milvus Cloud向量过滤搜索及其优化
向量过滤搜索是一种基于条件的向量搜索方法，常用于推荐系统和信息检索等领域，能够帮助用户快速找到在给定条件下与其查询相关的内容。在 Milvus Cloud社区中，这也是呼声比较高的功能。为满足广大用户的需求。不过，很多用户反映，对于该功能的认知和使用方法仍心存疑惑。为此，本次直播，我们邀请到了。他将为大家一一解答。
2024-01-29 09:00:00
93
原创 《向量数据库指南》——Milvus Cloud 2023 年关键数据
例如，在面对 1000 万个数据点时，Milvus Cloud、 的处理速度堪称“如手指滑过丝绸般顺滑”，为相应用户业务的持续发展打下坚实的基础。我们发现，在文档被分割成块之后，一个含有 500 个 Token 的 Chunk（通常 1000 字节）会转换成一个 1536 维的 float32 向量（通常 6000 字节），这意味着向量数据的体积可能会超过原始文档的大小，给成本带来了重大挑战。当然，并非所有用户的数据量都如此庞大，但 Milvus Cloud、 以强大的可扩展性轻松适配不同数据体量的用户。
2024-01-28 09:00:00
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原创 《向量数据库指南》——Milvus Cloud 2023 年进展的关键数据
与过去的方法不同，VectorDB bench 现在专注于真实世界的数据，包括更接近实际嵌入模型的数据集（如最新的OpenAI嵌入和Clip数据集）、更广泛的测试场景（包括过滤、实时更新,删除）和更大的测试数据集（大多数当前的测试框架针对的是小而固定的数据点，如果某些 vectordb 在数据集上作弊可能会误导）。目前，大多数向量检索供应商提供的解决方案都围绕开源 HNSW 算法的调整，这在各种生产部署中遇到显著的性能挑战，尤其是在涉及高过滤（超过 90%）和频繁删除的场景中。
2024-01-27 09:00:00
29
原创 《向量数据库指南》——AI 热潮中的非典型Milvus Cloud向量数据库
它们的迅速发展进一步增强了向量检索的有效性，为各种 AI 应用提供了更精确、更高效的数据处理能力。然而，随着知名度的提升，争议也随之而来，激起了关于专门向量数据库必要性的辩论。回顾完热闹的 2023 年，我们来谈谈 2024 年。在我看来，2024 年伊始是个审视向量数据库行业的好时机，包括在这一领域中独树一帜的 Milvus Cloud。像 RAG（检索增强生成）模型、智能代理和多模态检索等应用的兴起生动地展示了向量数据库在实现高效多模态数据检索、减少大型模型的幻觉以及补充领域知识方面的巨大潜力。
2024-01-26 09:00:00
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原创 《向量数据库指南》——Milvus Cloud向量数据库的新认知
更重要的是，数据库是复杂的系统，不能像大型模型那样不透明，用户必须充分理解数据库本身才能找到最合理的使用的方式，开源的透明度对于用户来讲不仅意味着自由更意味着可控。如今，大多数 AI 原生应用，例如迅速在 GitHub 上获得 100,000 星的 AutoGPT，并未提供实际的业务价值，只是一些有价值的尝试。这意味着 AIGC 场景对大模型和向量数据库的应用都处于早期阶段，对今年的向量数据库使用场景可能只是 AI 原生转型的第一波浪潮，期待真正的杀手级应用出现。然而，向量所需的操作比想象中更为复杂。
2024-01-25 09:00:00
46
原创 《向量数据库指南》——Milvus Cloud支持上万个 Collection、新增 Accesslog 功能……
在这个版本里，我们针对系统做了大量优化和测试工作，将 Collection 的数量限制提升了一个档次，从之前的 4096 提升到目前可以稳定支持上万 Collection，该能力已经能满足大多知识库和多租户的场景需求。虽然理论上 Milvus Cloud 能支持 65,536 个 Collection，但在实际使用中，随着 Collection 数量的增加，系统内部的开销会变大，一些资源可能会存在瓶颈，比如用于写入的 kafka topic 数量，以及 time tick 带来的 CPU 开销等。
2024-01-24 13:17:35
177
原创 《向量数据库指南》——向量数据库两股新势力，云是方向
一般来说，企业需要先将非结构化的私密数据，进行一个小的模型，进行向量化，产生一个向量的矩阵，再存储到向量数据库里，来供大模型学习和检索。此外，上云用数赋智是大势所趋，很多政企客户往往会选择公有云或行业云来满足其业务需求，将数据迁移到云上，对云数据库的关注度和接受度上升，而这些用户在探索大模型时，会倾向于以整体解决方案的形式来交付，这就给了云厂商参与游戏的机会，同时也要求云厂商提供向量数据库的全栈支持。传统数据库厂商不必多说，既有相应的能力建设，也有一定的客户基础，推出相关产品是必然。这些我们都比较熟悉了。
2024-01-21 09:00:00
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原创 《向量数据库指南》——为什么说向量数据库是更适合AI体质的“硬盘”
一个公开数据是，通过腾讯云向量数据库，QQ音乐人均听歌时长提升3.2%、腾讯视频有效曝光人均时长提升1.74%、QQ浏览器成本降低37.9%，就在于检索效率、运行稳定性、运营效率、推荐算法等，有了较大的提升。随着大模型走向行业应用，垂直领域的AI用例不断增多，汹涌的数据洪潮和存算任务，会带来大量向量搜索的需求。想做大模型，还要确保数据的隐私安全，就必须与数据库产品做好配合，这给向量数据库的本地部署带来了广阔的需求。所以说，除非大模型技术，在短期内发生颠覆性改变，否则落地应用还是需要向量检索和向量数据库。
2024-01-20 09:00:00
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原创 《向量数据库指南》——性能持续突破！火山引擎ByteHouse上线向量检索能力
此外,新引入的向量索引支持当前的二级索引相关语义,新的执行链路也对现有距离函数进行了适配,以降低用户使用门槛和学习成本,用户可以直接用 ClickHouse 的现有语义来使用高性能的向量检索功能。据ByteHouse技术专家介绍,“当前向量数据库的发展主要是两种思路,一种是建设一个专用的向量数据库,基于Vector-centric 的思路来设计向量数据及索引的存储与资源管理策略,查询定式简单,支持数据类型有限;目前,两种思路互相借鉴,向完备数据库功能支持+高性能向量检索的方式发展。
2024-01-19 11:51:47
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原创 《向量数据库》——国内再下两城！Zilliz Cloud 全球可用服务区增至 11 个
2023 年 3 月，Zilliz Cloud 正式登陆北美市场，并支持 AWS、GCP。的全覆盖，除了在中国的杭州、北京、深圳三大服务区，其他 8 个节点分布在海外，包括美国的弗吉尼亚州、俄勒冈州、德国的法兰克福、新加坡等城市和地区。：Zilliz Cloud 提供全托管的 SaaS 及 BYOC 向量数据库服务，具备深度优化、开箱即用的 Milvus 体验。下一步，Zilliz Cloud 计划持续增加对更多云和节点的支持，满足用户进行全球化业务布局的需求，期待与全球用户一路前行。
2024-01-18 09:00:00
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2022-05-31
低代码解决方案： 做好企业设备巡检管理，就是最好的降本增效
2022-05-31
如何用低代码做好模具全生命周期管理的解决方案
2022-05-30
MRP物料需求计划低代码解决方案
2022-05-30
低代码平台开发制造业企业生产管理系统解决方案
2022-05-29
世界五百强企业是如何用低代码平台有效落地精益生产的？
2022-05-29
设备管理这么做，低代码平台成功打通信息墙，实现设备、售后双提效
2022-05-29
低代码指南100解决方案：9售后管理这么做，客户满意度可达95%
2022-05-28
低代码指南100解决方案：8拒绝无效加班！财务用一天搭建管理应用，有效减少80%重复工作
2022-05-28
疫情余波不断，企业、学校、社区如何做好常态化疫情防控的低代码解决方案
2022-05-28
低代码指南100方案：6供应商不配合，管理成本高？降本增效的供应商管理该如何实现？.pdf
2022-05-28
疫情防控常态化之下，如何做好访客管理的低代码解决方案
2022-05-28
低代码指南100方案：4全球物流大塞车，运费上涨近10倍？企业又该如何应对？.pdf
2022-05-28
低代码指南100方案：3薄利多销模式下，批发零售行业如何获取最大收益？.pdf
2022-05-27
为什么网上很多人都说支付宝，信用濒临崩塌边缘，这是怎么回事？
2022-11-21
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