什么是人脸识别系统?

什么是人脸识别系统?

RAG (检索-增强代) 矢量数据库是支持检索-增强代工作流的专用数据库。RAG结合了检索系统和生成AI模型的优势,以产生上下文准确和丰富的响应。

数据库存储由AI模型生成的非结构化数据 (如文本、图像或音频) 的高维嵌入。在查询期间,系统使用相似性搜索从数据库中检索最相关的数据,通常基于诸如余弦相似性的度量。然后将检索到的信息传递到生成式AI模型 (例如,GPT或BERT) 以制作上下文相关的响应。

例如,在客户支持聊天机器人中,RAG系统从矢量数据库中检索相关产品文档,并使用生成模型为用户问题提供精确答案。

RAG矢量数据库广泛用于语义搜索,知识管理和个性化推荐等应用中。它们使系统能够访问实时的、特定领域的信息,而不需要生成模型在内部存储所有知识,从而提高可扩展性并减少幻觉。

用于构建RAG工作流程的流行工具包括Milvus,Weaviate和Qdrant。这些数据库对于部署需要准确、上下文感知和最新输出的AI系统至关重要。

本内容由AI工具辅助生成,内容仅供参考,请仔细甄别

专为生成式AI应用设计的向量数据库

Zilliz Cloud 是一个高性能、易扩展的 GenAI 应用的托管向量数据库服务。

免费试用Zilliz Cloud
继续阅读
用于计算机视觉项目的最佳网络摄像头是什么?
对象检测模型分为两大类: 两阶段模型和一阶段模型。两阶段模型,如Faster r-cnn,首先生成区域建议,然后将这些建议分类为对象。这种方法因其高精度而闻名,但由于额外的处理步骤而可能更慢。更快的r-cnn是需要精确对象定位的任务的常见选
Read Now
嵌入是如何在混合搜索系统中使用的?
嵌入是混合搜索系统中的一个关键组成部分,这种系统将传统的基于关键词的搜索与语义搜索能力相结合。在混合系统中,嵌入以数学格式表示数据,如文档和查询,捕捉其含义。这使得系统能够理解所用的确切词语以及其背后的概念,从而提供更相关的搜索结果。通过使
Read Now
深度协同过滤是什么?
推荐系统经常面临平衡用户偏好与多样性和新颖性的挑战。多样性是指推荐的项目的多样性,而新颖性解决了用户是否遇到超出其通常兴趣的新项目。一个全面的推荐算法不仅建议用户可能喜欢的项目,还包括扩大他们的体验并向他们介绍不同类别或风格的选项。 为了
Read Now

AI Assistant