这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了ModaHub魔搭社区： AI模型社区ModelScope和Hugging Face行业分析报告。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。
目录
引言：
一、github星数：
二、模型数：
三、数据集：
四、演示应用程序数：
五、下载数：
六、开发者、付费企业和公司用户数：
结论：文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-533689.html
AI模型开源社区在近年来迅速发展，为研究人员、开发者和企业提供了丰富的资源和工具。本报告将对两个知名文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-533689.html
到了这里，关于ModaHub魔搭社区： AI模型社区ModelScope和Hugging Face行业分析报告的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处： 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击违法举报进行投诉反馈，一经查实，立即删除！
目录 VF 总结 平面索引很不错，但它无法扩展。这就是向量搜索的数据结构发挥作用的地方。通过牺牲准确性来减少运行时间，以便显著提高查询速度和吞吐量。现在有很多索引策略，其中最常用的是倒置文件索引（IVF）。 抛开花哨的名字，IVF 实际上是相当简单的。IVF 通过
目录 准备工作 主要参数 准备数据 开始提问 本文将演示如何使用 Zilliz Cloud 和 LangChain 搭建基于大语言模型（LLM）的问答系统。在本例中，我们将使用一个 1 CU 的 Cluster，还将使用 OpenAI 的 Embedding API 来获取指定文本的向量表示。现在就让我们开始吧。 运行本页中的脚本需要
目录 1、为什么Chatbot需要大语言模型+向量数据库? 2、什么是向量数据库? 3、LLM大语言模型+ADB-PG:打造企业专属Chatbot 4、ADB-PG:内置向量检索+全文检索的一站式企业知识数据库 5、总结 这个春天,最让人震感的科技产品莫过于ChatGPT的横空出世,通过大语言模型(LLM)让人们看到了生成
目录 准备工作 检索图书 本文将讨论如何使用 OpenAI 的 Embedding API 与 Zilliz Cloud 搭建相似性搜索系统。 在本篇中你将看到如何使用 OpenAI 的 Embedding API 和 Zilliz Cloud 完成图书检索。当前，很多的图书检索方案，包括公共图书馆里使用的那些方案，都是使用匹配的方式获取
URL ：https://open.shulead.com/api/form/inst/exist Method ：POST Header参数 请求参数 参数 类型 是否必填 描述 serialNumber String 是 序列号，表单实例唯一编码 schemaId String 是 表单
目录 范式转变——非结构化数据 非结构化数据示例 既然我们对结构化数据和半结构化数据有了清晰的理解，现在让我们开始谈谈非结构化数据。与结构化数据和半结构化数据不同，非结构化数据可以采取任何形式，可以有任意大小或尺寸，并需要大量的运行时间来转换和索
目录 1 ChatGPT is NOT all you need 2 多阶段赋能应用落地 3
目录 服务端配置 配置概述 Milvus 文件结构 配置修改 编辑配置文件 运行时修改 server_config.yaml 参数说明 cluster 区域 general 区域 networ
事实上，向量数据库并不是一个新的数据库技术，只是一直以来并没有什么亮眼的技术突破，因此显得有点“籍籍无名”。然而，当向量检索找到典型应用场景，成为普遍需求后，向量数据库的真正价值才日益凸显。 云和恩墨创始人，中国数据库联盟（ACDU） 主席盖国强表
Milvus是一个中文词语，意为“Milvus navigate，为智慧找方向，为价值做链接，为创作者做伙伴”。在读这个词语时，可以按照以下方式发音： 首先，我们需要将Milvus这个词语分解成多个音节。根据汉语拼音的规则，可以将其分解为“mi”、“lu”、“su”。 接下来，我们需要
