什么是以图识图怎么用

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）。

技术干货

企业RAG构建中，如何用“行级别权限管控”避免数据泄露

基于这种细粒度权限管控的需求，本篇文章将介绍一种基于角色和权限的控制机制，该机制采用位图索引来管理数据表中行级别的访问权限，使得权限控制更为精细化和高效。这种方法不仅能够高效处理大规模数据的权限查询，还能灵活应对权限的更新操作。文章将从角色与权限的定义、位图的构建与使用、以及如何在实际场景中实现和应用这些概念等方面进行详细阐述。同时，我们还将通过 Milvus 的具体功能演示，展示如何在企业知识管理系统中利用这一机制来实现部门级的精细化权限控制。

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。