怎么做向量数据库 embedding怎么用
将向量数据库的embedding用于什么目的呢?一般来说,使用向量数据库embedding的主要目的是为了高效地存储和检索大规模的向量数据。在使用向量数据库embedding时,一般需要按照以下步骤操作:
准备数据:将待存储的向量数据转换为适合存储的格式,确保数据质量和一致性。
建立索引:对向量数据进行索引以加速检索。向量数据库一般会使用特定的索引结构,如LSH、HNSW等,来实现快速检索。
检索向量:通过向量数据库提供的查询接口,在给定查询向量的情况下,检索数据库中与之相似的向量。
对查询结果进行后续处理:根据实际需求,可以对查询结果进行排序、筛选或者其他操作,以满足具体的应用需求。
总的来说,向量数据库embedding的使用需要结合具体的场景和需求来设计和实现。可以先了解一下所选用的向量数据库的相关文档和API,以便更好地利用其功能和性能。
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
Milvus 跨集群数据迁移
将 milvus 数据从 A 集群(K8S集群)迁到 B 集群(K8S集群),解决方案很多,这里提供一个使用官方 milvus-backup 工具进行数据迁移的方案。
2024-08-08技术干货
如何选择合适的 Embedding 模型
检索增强生成(RAG)是生成式 AI (GenAI)中的一类应用,支持使用自己的数据来增强 LLM 模型(如 ChatGPT)的知识。 RAG 通常会用到三种不同的AI模型,即 Embedding 模型、Rerankear模型以及大语言模型。本文将介绍如何根据您的数据类型以及语言或特定领域(如法律)选择合适的 Embedding 模型。
2024-08-26