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What’s the difference between a vector index and a vector database?矢量索引和矢量数据库有什么区别？
How does a vector database work?矢量数据库如何工作？
Algorithms
Random Projection文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-722136.html
Product Quantization 产品量化文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-722136.html
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Elasticsearch 从 7.3 版本开始支持向量搜索。从 8.0 开始支持带有 HNSW 的 ANN 向量搜索。目前 Elasticsearch 已经是全球下载量最多的向量数据库。它允许使用密集向量和向量比较来搜索文档。 向量搜索在人工智能和机器学习领域有许多重要的应用。 有效存储和检索向量的数据库对于
向量数据库是将信息存储为向量的数据库，向量是数据对象的数值表示，也称为向量嵌入。 它利用这些向量嵌入的强大功能来对非结构化数据和半结构化数据（例如图像、文本或传感器数据）的海量数据集进行索引和搜索。 向量数据库是为了管理向量嵌入而构建的，因此为
目录 一、什么是 AI 大模型 二、RAG 三、向量数据库 四、如何制作一个好的 AI 大模型 AI大模型是指具有大规模参数和复杂结构的人工智能模型。传统的机器学习模型通常有限的参数量，而AI大模型则通过增加参数量和层数来提升模型的表达能力和性能。这种模型通常使用深度
嵌入： 它是指什么？嵌入是将数据（例如文本、图像或代码）转换为高维向量的数值表示。这些向量捕捉了数据点之间的语义含义和关系。可以将其理解为将复杂数据翻译成 LLM 可以理解的语言。 为什么有用？原始数据之间的相似性反映在高维空间中对应向量之间的距离上。
腾讯云发布的向量数据库有什么特点？技术架构是什么样的？ Tencent Cloud VectorDB从性能上看，具备高性能、高可用、低成本等优势，比如单索引支持10亿级向量规模，最快支持毫秒级数据实时更新，适用于AI运算、检索，数据接入AI的效率比传统方案提升10倍。 同时，提供多副
从目前 VC 的投资数据来看，大家对 AI 的关注点主要有三个：一个是基础大模型 LLM，第二个是具体某个场景的应用（包括小模型），第三个就属基础模型与应用层之间的中间层了（开发者工具和数据库等）。 随着开发者疯狂涌入开发各种 AI 应用，中间层已经成为各大 VC 争抢
这篇文章不是数据库索引的使用文档，不会给每个功能的使用都做介绍，而是通过我自己的案例，对案例中遇到的几个点做详细的说明。如果想查看具体的使用帮助，可以参考官网的文档：Query Planning “老谭，测试发现睡眠历史记录页面的打开速度太慢了，你给快速解决一下
1、新的数据库进入默认有四个数据库，一般不要轻易删除； -- 创建数据库 CREATE DATABASE 数据库名 -- 查询所有数据库 SHOW DATABASES -- 使用数据库 -- USE 数据库名 -- 查询当前使用的数据库 SELECT DATABASE() -- 删除数据库 DROP DATABASE 数据库名
如果没有配置驱动，将会报如下错误 从maven仓库下载：要求联网 将提前下载好的jar放到本地目录 将提前准备好的mysql驱动jar包，放到Idea配置路径中：C:UsersIrene.IntelliJIdea2019.2configjdbc-drivers 解决办法：手动增加高级参数 serverTimezone=Asia/Shanghai
瀚高数据库 目录 环境 症状 问题原因 解决方案 环境 系统平台：Linux x86-64 Red Hat Enterprise Linux 7 版本：4.5.7 症状 1、执行如下sql语句创建数据库报错。 问题原因 1、初始化数据库的时候指定了参数locale、lc-collate、lc-ctype、lc-messages的值为’C’,即数据库默认模板template1对应这些
