怎么做向量数据库选型
要选择适合您需求的向量数据库，您需要考虑以下几个因素：
数据规模和性能要求：确定您需要处理的数据规模以及对查询和检索速度的性能要求，不同的向量数据库在处理大规模数据时性能可能有所不同。
查询需求：了解您的查询需求，包括查询的复杂度、维度、相似性匹配等，不同的向量数据库可能支持不同类型的查询功能。
支持的特性：查看向量数据库是否支持您所需的特性，如支持高维向量、动态向量更新、多索引等。
可扩展性和容错性：考虑向量数据库的可扩展性和容错性，以确保在数据量增加或出现故障时系统仍能正常运行。
社区支持和文档资源：查看向量数据库的社区活跃度、文档资源、技术支持等，这些可帮助您更好地使用和维护向量数据库。
在评估向量数据库时，您可以考虑使用一些常见的向量数据库，如Milvus、Faiss、Annoy等，通过对比它们的特性和性能，选择最适合您需求的向量数据库。
技术干货
如何在 Jupyter Notebook 用一行代码启动 Milvus？
本文将基于 Milvus Lite，为大家介绍如何在 Jupyter Notebook 中使用向量数据库。
2023-6-12
技术干货
Zilliz Cloud 明星级功能详解｜解锁多组织与角色管理功能，让你的权限管理更简单！
Zilliz Cloud 云服务是一套高效、高度可扩展的向量检索解决方案。近期，我们发布了 Zilliz Cloud 新版本，在 Zilliz Cloud 向量数据库中增添了许多新功能。其中，用户呼声最高的新功能便是组织与角色的功能，它可以极大简化团队及权限管理流程。
2023-6-28
技术干货
LLMs 诸神之战：LangChain ，以【奥德赛】之名
毫无疑问，大语言模型（LLM）掀起了新一轮的技术浪潮，成为全球各科技公司争相布局的领域。诚然，技术浪潮源起于 ChatGPT，不过要提及 LLMs 的技术发展的高潮，谷歌、微软等巨头在其中的作用不可忽视，它们早早地踏入 AI 的技术角斗场中，频频出招，势要在战斗中一争高下，摘取搜索之王的桂冠。而这场大规模的 AI 之战恰好为 LLMs 技术突破奏响了序曲。LangChain 的加入则成为此番技术演进的新高潮点，它凭借其开源特性及强大的包容性，成为 LLMs 当之无愧的【奥德赛】。
2023-5-17