怎么做向量数据库引擎
要创建一个向量数据库引擎,您可以按照以下步骤进行:
确定需求:首先要明确您的向量数据库引擎要解决的具体问题,以及您的应用场景和要求。
设计数据库结构:设计一个能够存储和处理向量数据的数据库结构,可以选择合适的数据结构和存储方式,如向量数据库、图数据库等。
开发数据处理方法:开发用于处理向量数据的算法和方法,包括向量检索、相似度计算、插入、更新和删除等操作。
选择合适的技术栈:选择合适的编程语言和技术栈来开发数据库引擎,如Python、C++、TensorFlow等。
实现数据库引擎:编写代码,实现您设计的数据库引擎功能,确保功能完整和性能优越。
测试和优化:测试数据库引擎的性能、稳定性和准确性,根据测试结果进行优化和改进。
部署和维护:将数据库引擎部署到生产环境中,确保系统稳定运行,维护数据库引擎的更新和升级。
技术干货
如何检测和纠正GenAI模型中的逻辑谬误
随着LLM的使用和采用不断增长,我们需要解决一个关键问题:LLM输出中的逻辑谬误。解决这一挑战,使AI系统更具责任感和可信度至关重要。
2024-07-26技术干货
Voyage AI 嵌入和重排器用于搜索和 RAG
进入 RAG(检索增强生成),它优化了大型语言模型的输出,提供了查询的上下文。Zilliz 和 Voyage AI 合作,使构建 RAG 管道变得简单,我们将在文章后面看到。Voyage AI 提供特定领域的定制嵌入模型和用于搜索的重排器。我们将在本文中讨论其中的一些。
2024-07-26技术干货
走向生产:LLM应用评估与可观测性
随着许多机器学习团队准备将大型语言模型(LLMs)投入生产,他们面临着重大挑战,例如解决幻觉问题并确保负责任的部署。在解决这些问题之前,有效评估和识别它们至关重要。
2024-07-26