怎么做向量数据库选择
选择向量数据库时,你可以考虑以下几点:
数据模型:确保向量数据库支持您的数据类型和数据规模,以满足您的需求。
查询性能:检查向量数据库的查询性能,包括索引支持、查询速度等方面,确保能够快速检索向量数据。
支持功能:查看向量数据库是否支持您需要的功能,如向量相似度计算、聚类等。
部署易用性:考虑向量数据库的部署和维护成本,选择适合您团队的易用性和管理方便的数据库。
开源社区和支持:考虑向量数据库的开源社区活跃度和技术支持,以便在使用过程中获得帮助和支持。
综合考虑以上因素,选择适合您需求的向量数据库。常见的向量数据库包括Milvus、Faiss、Annoy等。
技术干货
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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。
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