怎么部署vector database
要部署 Vector 数据库，您可以按照以下步骤进行操作：
- 下载 Vector 数据库的安装包，可以从 Vector 官方网站或GitHub获取最新版本的安装包。
- 解压下载的安装包文件。
- 配置 Vector 数据库的相关设置，例如数据库的端口、存储路径、认证模式等。
- 启动 Vector 数据库，可以通过运行相应的命令或脚本来启动数据库实例。
- 确保数据库已经成功启动，可以通过连接到数据库并执行一些简单的查询来验证。
- 可以根据需要进行数据导入、备份、恢复等操作，以及配置数据库的安全性等。
如果您遇到了部署过程中的问题，可以查阅 Vector 数据库的官方文档，或者参考社区中其他开发者的经验分享。祝您部署顺利！
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
保护数据完整性：使用LLMware和Milvus进行本地RAG部署
在我们最新的非结构化数据 meetup 会议上，我们有幸邀请到了AI Blocks的首席执行官Darren Oberst。他毕业于加州大学伯克利分校，拥有物理和哲学学位，目前专注于为金融和法律服务转变大型语言模型（LLM）应用的开发。在这次聚会上，Darren讨论了为什么大型金融和法律服务公司应该在本地部署检索增强生成（RAG）。
2024-11-29
技术干货
使用Ruby和Milvus构建端到端的GenAI应用
在最近的一次演讲中，Source Labs LLC的解决方案架构师Andrei Bondarev介绍了一个名为LangChain.rb的LangChain的Ruby扩展，以使全栈工程师更容易在他们的软件项目中构建GenAI应用。
2024-11-29