什么是ResNet是什么意思
ResNet是Residual Network的缩写，是一种深度学习模型架构。ResNet最初由微软研究院提出，被广泛应用于图像识别、目标检测等计算机视觉任务中。ResNet的特点是引入了残差连接（residual connection），即在网络的某些层中添加了捷径连接，有助于解决深度神经网络训练过程中的梯度消失（vanishing gradient）和梯度爆炸（exploding gradient）问题，使得网络更容易训练，且能够实现更深的网络结构。
技术干货
使用 Neo4j 和 Milvus 搭建 GraphRAG Agent
本文详细介绍了如何使用 Neo4j 图数据库和 Milvus 向量数据库搭建 GraphRAG Agent。这个 Agent 通过结合图数据库和向量搜索的强大功能，能够提供准确且与用户查询十分相关的答案。在本文示例中，我们将使用 LangGraph、Llama 3.1 8B 配合 Ollama 和 GPT-4o。
2024-11-15
技术干货
SentenceTransformers×Milvus:如何进行向量相似性搜索
文本将使用 SentenceTransformers 将非结构化数据转换为 Embedding 向量。SentenceTransformers 是一个能够将句子、文本和图像转换为 Embedding 向量的 Python 框架。您可以用它来编码超过100种语言的句子或文本。然后，我们就可以通过相似度类型（例如：余弦距离）来比较这些 Embedding 向量，从而找到相似含义的句子。
2024-11-19
技术干货
向量数据库与图数据库
本文将全面比较向量数据库和图数据库，帮助您理解它们的根本差异、优势和理想应用。
2024-11-19