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  • DuckDB的向量化与Morsel-Driven Pipeline是什么?

    DuckDB的向量化与Morsel-Driven Pipeline是什么?

    MonetDB/X100 确立的向量批执行 被 DuckDB 与 ClickHouse 共同继承;说起来,DuckDB 在并行层采用morsel-driven Row Group 切成 morsel。线程池动态抢任务,而非静态 partition。这篇文章从物理算子讲到src/parallel/executor.cpp 并对照 ClickHouse 向量化与 PostgreSQL 执行器的

    查看更多 2026-09-10

  • Milvus向量数据库是什么?

    Milvus向量数据库是什么?

    If you're building a Retrieval‑Augmented Generation system or any AI application that relies on vector similarity search,you’ll quickly discover that default in‑memory store offered by LangChain

    查看更多 2026-09-06

  • LangChain 1.x:如何实现跨会话记忆与向量搜索?

    LangChain 1.x:如何实现跨会话记忆与向量搜索?

    前言 在实际项目中,最常见的痛点之一就是切换会话后忘记之前说过的关键信息 。这不仅影响使用者体验,也导致开发者频繁重复实现相同功能。上一章我们只讨论了 Agent 的短期记忆——checkpointer ——它只能在同一线程内保持状态,切换线程就会导致所有对话历史被抹去。 痛点拆解 信息遗失: 一、长期记忆与 Store:跨会话的持久化 短期 vs 长期:checkpointer 与 Store

    查看更多 2026-09-06

  • Milvus向量数据库与cs bs架构,有何关联?

    Milvus向量数据库与cs bs架构,有何关联?

    上周和一个做AI应用的朋友聊天他说他们的智能客服程序有个致命问题:每次使用者提问。都要把所有历史对话过一遍大模型,成本高得离谱,响应慢得要死。 至于我问他,“你们没用向量数据库做检索提高?” 再看他说。“用了但只会调API,出了问题完全不知道怎么排查。” 这个场景是不是很熟悉?当AI Agent开始普及。向量数据库就不再是“可选技能”,而是“生存技能”。 一、主要概念:用“图书馆”理解向量数据库

    查看更多 2026-09-05

  • 向量数据库入门,RAG解读!

    向量数据库入门,RAG解读!

    你的知识库可能有数千篇文档、几十万条文本片段。这些内容可能存储在数据库等介质里如果需要对每条查询都遍历全库做余弦相似度计算,那么延迟会高到不可接受。 向量数据库就是为解决这个规模问题而生的。老实说,它不仅仅是存储向量的容器。更是一个为高维向量检索专门调整的搜索引擎。 一、为什么需要向量数据库 . 暴力搜索的困境 假设,每次计算涉及 768 次乘法和加法。这在诸如单线程 Node.js 中

    查看更多 2026-09-05

  • 如何通过Embedding向量模型实现语义表示与相似度计算?

    如何通过Embedding向量模型实现语义表示与相似度计算?

    说到前言,为什么你的文本匹配总是失败? 你是不是经常遇到这样的困境? 好吃的",但程序只能匹配到包含"水果"和"好吃的"关键词的文档? 即使文档里明明写着"苹果是蔷薇科水果",程序也无法理解这是在回答使用者关于水果的问题? RAG程序检索不到相关文档,导致大模型生成无关回答?按理说, 这些问题都源于传统关键词检索的局限性 - 它只能做字面匹配。完全忽视了语义关系

    查看更多 2026-08-15

  • 词向量如何让AI理解语义?

    词向量如何让AI理解语义?

    Embedding:AI 理解语义的唯一入口 在前面的四篇文章中我们已经了解了 Transformer 的整体架构、Attention 机制、Token 切分还有 Context Window 的大小。这一篇回到最根本的层面——每个 Token 在进入 Transformer 之前。都必须先被映射为一个高维向量,这个向量就是 Embedding 。 使用者痛点:

    查看更多 2026-08-14

  • 如何使用Docker部署Milvus向量数据库?

    如何使用Docker部署Milvus向量数据库?

    快速使用 Docker 部署 Milvus 向量数据库 写在前面 上一篇 Spring Boot + LangChain4j 实现 RAG 我们搭建了完整的 RAG 程序,但向量存储用的是 InMemoryEmbeddingStore ——数据全在内存里重启就没了。其实, 生产环境必须用专业的向量数据库。 而 Milvus 是目前 Java 环境中最成熟的选择: 原生 Java SDK,无需

    查看更多 2026-08-14

  • 从匹配到语义向量,RAG搜索革新之路

    从匹配到语义向量,RAG搜索革新之路

    从匹配到语义向量,RAG搜索革新之路 一、RAG与语义搜索:突破关键词瓶颈 使用者痛点 正在从"找不到信息"转变为"找不到精准信息"。话说回来,传统的关键词匹配程序面临以下挑战: 表达方式多样性问题 "Vue状态管理" vs "Vuex常用方法" 上下文理解缺失 "前端开发工具链" vs "建立工具比较" 长尾查询覆盖率低 "如何解决React状态更新不及时问题"

    查看更多 2026-08-14

  • 如何搭建 Milvus RAG 向量数据库?

    如何搭建 Milvus RAG 向量数据库?

    为什么需要向量数据库? 在 RAG 程序中。我们通常需要将外部知识库切分成片段,并答案。 Milvus 是专为 AI 应用设计的开源向量数据库,支持海量向量的高效存储和检索。这篇文章基于 Milvus 的 Python SDK和 LangChain 的嵌入模型接口,实战操作整个流程。怎么说呢, . 环境准备 安装 Docker 并启动 Milvus 痛点一: Windows 原生不支持

    查看更多 2026-08-13

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