推荐系统如何部署
推荐系统的部署通常会根据具体的情况和需求来进行。以下是一些常见的部署方式：
云平台部署：将推荐系统部署在云服务提供商（如AWS、Azure、Google Cloud等）上，可以根据实际需求弹性调整资源，提高系统的灵活性和可靠性。
本地服务器部署：将推荐系统部署在自己的服务器上，可根据公司的需求和资源进行部署，但需要自行管理服务器和维护系统。
容器部署：使用容器技术（如Docker、Kubernetes）可以将整个推荐系统打包成一个容器，方便部署和管理，提高系统的稳定性和可移植性。
Serverless部署：采用Serverless架构（如AWS Lambda、Azure Functions）可以根据实际请求来动态分配资源，并根据使用量计费，降低运维成本。
无论选择哪种部署方式，都需要考虑系统的性能、安全性和可扩展性，并根据实际情况进行合理的部署规划。
技术干货
使用RAG、Milvus和Ollama简化法律研究
在这篇博客中，我们将探讨如何将RAG应用于法律数据。
2024-11-29
技术干货
使用自部署的Milvus向量数据库和Snowpark容器服务构建RAG
Zilliz的生态系统和AI平台负责人Jiang Chen在最近的非结构化数据 meetup 上讨论了我们如何将Milvus与Snowflake无缝集成。具体来说，他探索了如何使用Milvus向量数据库和Snowpark容器服务（SPCS）与Snowflake生态系统集成来构建检索增强生成（RAG）系统。
2024-11-29
技术干货
基于指标开发的RAGs
在最近一次Zilliz非结构化数据 meetup的演讲中，Ragas的维护者Jithin James和Shahul Es分享了如何利用基于指标的开发来评估检索增强生成（RAG）系统的见解。开发者可以根据评估结果调整他们的系统以获得更好的性能。
2024-11-29