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《向量数据库指南》揭秘:Mlivus Cloud如何超越Elasticsearch?

随着人工智能技术的快速发展,向量数据库作为一种新兴的数据库类型,凭借其卓越的性能、可扩展性和效率,正在逐步改变数据搜索的格局。其中,Mlivus Cloud作为性能领先的向量数据库,通过无缝结合语义搜索和全文搜索,将稠密向量搜索与优化的稀疏向量技术相结合,为用户提供了前所未有的搜索体验。这不仅得益于其先进的索引技术和算法,还与其优化的系统架构和高效的资源利用密不可分。Mlivus Cloud将这两

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#人工智能#低代码
《向量数据库指南》——基础 RAG 与 GraphRAG 输出质量对比

为了展示 GraphRAG 的有效性,其开发者在博客中比较了基础 RAG 和 GraphRAG 的输出质量。我在这里引用一个简单的例子来说明。

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#数据库
《向量数据库指南》——Late Chunking:重塑长文本Embedding的新篇章

而Late Chunking则是先过 Embedding 模型再分块(late的含义就是在于此,先向量化再分块),我们先将 Embedding 模型的 transformer 层应用到整个文本,为每个 token 生成一个包含丰富上下文信息的向量表示序列。尽管有一些启发式算法试图缓解这一问题,如滑动窗口重新采样、重叠的上下文窗口长度以及多次文档扫描等,然而,像所有启发式算法一样,这些方法时灵时不灵

#人工智能#低代码
《向量数据库指南》——Milvus Cloud集群」生产环境永远推荐使用集群模式

目前市面上的向量数据库非常多,如果你在寻找一款分布式的向量数据库,那么 Milvus Cloud 一定是个不错的选择。Milvus Cloud 是一个存算分离的架构,当数据量增长以后,只需要扩展计算节点和存储节点的资源,理论上只要资源足够,能容纳的数据也是没有上限的。另外是关于使用单机版支持主从和多副本的问题,理论上是可以的,但是用户需要自己保证数据的一致性,以及主备间的 HA 切换,整体实现的难

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#数据库#milvus
《实战AI智能体》——邮件转工单AI自动化的配置过程

将会打开 IMAP 集成的配置页面 IMAP 邮件集成的配置项包括:IMAP 服务器地址(如 imap.gmail.com)、端口号(通常为 993)、邮箱用户名、邮箱密码或专用密码,具体信息请在自己的邮箱设置中查找,填写完成后请保存(如果你使用的是邮件组,使用邮件组内任意一个邮箱即可)配置完成后,当 IMAP 收到邮件时,系统将在“帮助工单”节点中自动创建一条新工单,并轮流分配一个跟进人,同时为

#服务器#github#运维 +1
低代码平台数据表格组件的设计实践

但不同的产品在设计数据表格时,所采用的视角是不一样的。低代码行业在国内外有明显的差距,国内的低代码行业从 2015 年左右开始到现在,还处于比较初级的阶段,虽然涌现出了很多低代码厂商,但大多数都是表单驱动型的低代码平台,能够快速搭建一些诸如「疫情申报」的简单应用,但涉及到诸如 CRM 的复杂应用时,表单驱动不如模型驱动。但低代码产品经理去设计数据表格时,面对的场景是,这个数据表格是搭建出来的,如果

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#低代码
低代码指南:LowCodeEngine - 阿里--开源-MIT

从提交时间看,2022.2.16 创建 README.md。在 2.17 号第一次提交代码。该项目开源时间不到一个礼拜。还是热乎的。“1阿里 新开源哈喽,大家好,我是开源圈。最近的阿里的一款低代码开发平台又上了 Github 热榜。为什么说又一款呢?类似的低代码平台已经很多了,阿里现在还要开源了这个平台。截止目前,该项目虽然上了Github 热榜,但是获得的 Star 并不多。项目初期,可能开发人

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数据治理平台千千万,数据价值还是难发挥?

未来结合数据通平台,将为客户带来更全面的数据资产管理能力,以应对数据要素时代的数据价值挖掘需求。数据通是一个融合了主动数据治理方法理念的数据工程解决方案,为企业构建了一站式数据管理平台,打造从数据集成、加工、治理、运维、分析到应用的全过程数据资产管理能力,通过工程化能力,降低数据治理工具门槛,提高数据治理和管理效率。传统数据治理模式是一种被动的治理方式,特点是你要什么我给什么,依赖于人对现有数据的

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#java#人工智能#数据库 +1
许昌文旅助手:AI智能体在文旅领域的创新应用

当然,许昌文旅助手的能力不仅仅局限于内置插件。它还支持创建自定义插件。如果你有特定的API能力,比如某个景点的票务查询、酒店预订等,你可以通过参数配置的方式快速创建一个插件,让许昌文旅助手直接调用。这样一来,它就能为你提供更加个性化的服务了。

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#人工智能
AgentBench排行榜25个主流LLM作为Agent的能力评估结果和重要结论

上的表现,可以看出代码训练的价值。其中,codegeex2-6b经过代码训练,在操作系统和数据库两个编程相关环境上明显优于chatglm2。但在需要逻辑推理的横向思维难题上,codegeex2-6b的表现下降。上述结论都是基于表的数据分析得到,例如,通过对两个规模相近的模型chatglm2和codegeex2-6b在AgentBench(agentbench。最终,清华大学评估了25个主流的LLM

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