: 用 Redis 作为矢量数据库，以简化在 Redis 中存储、检索以及对向量执行复杂语义和混合搜索的过程，对LLM应用提供更

: 用 Redis 作为矢量数据库，以简化在 Redis 中存储、检索以及对向量执行复杂语义和混合搜索的过程，对LLM应用提供更好的支持 RedisVL 具有许多强大的功能，旨在简化矢量数据库操作。 索引管理：RedisVL 允许轻松创建、更新和删除索引。每个索引的模式可以在 yaml 中定义，也可以直接在 python 代码中定义，并在索引的整个生命周期中使用。 嵌入创建：RedisVL 与 OpenAI、HuggingFace 和 GCP VertexAI 集成，以简化矢量化非结构化数据的过程。图像支持即将推出。提交新矢量化器的 PR。 向量搜索：RedisVL 提供强大的搜索功能，使您能够同步和异步查询向量。还支持利用标签、地理、数字和其他过滤器（如全文搜索）的混合查询。 强大的抽象：语义缓存：LLMCache是直接内置于 RedisVL 中的语义缓存接口。它允许缓存 GPT-3 等 LLM 生成的输出。由于语义搜索用于检查缓存，因此可以设置阈值来确定缓存结果是否足够相关以返回。如果没有，则调用模型并缓存结果以供将来使用。这可以提高 QPS 并降低在生产中使用 LLM 模型的成本。

如何构建 Supabase 的 OpenAI 文档搜索（嵌入）

如何构建 Supabase 的 OpenAI 文档搜索（嵌入） ClippyGPT是Supabase下一代文档搜索工具，你可以向Clippy询问任何有关Supabase的问题，它将使用自然语言进行回答。这一切都得益于OpenAI和提示工程。 视频覆盖以下内容： - Prompt工程和最佳实践 - 通过上下文注入 + OpenAI嵌入来处理自定义知识库 - 如何使用pgvector在Postgres中存储嵌入 || #工具

文章介绍了OpenAI开发的ChatGPT大型语言模型聊天机器人，以及如何使用OpenAI Python库构建自己的项目和工具。

文章介绍了OpenAI开发的ChatGPT大型语言模型聊天机器人，以及如何使用OpenAI Python库构建自己的项目和工具。 提供了获取API密钥、设置环境变量、使用Chat Completions API进行文本生成的步骤，提供了创建博客提纲生成器和简单ChatGPT样式聊天机器人的示例代码。 此外还介绍了如何调整温度和top_p参数来增加LLM生成响应的创造性和多样性。

：一个对话式搜索和分析平台，适用于复杂的非结构化数据，例如文档、演示文稿、成绩单、嵌入式表格和内部知识存储库。

：一个对话式搜索和分析平台，适用于复杂的非结构化数据，例如文档、演示文稿、成绩单、嵌入式表格和内部知识存储库。 它通过将人工智能引入数据准备、索引和检索来检索和综合高质量的答案。 Sycamore 可以轻松准备用于搜索和分析的非结构化数据，提供用于数据清理、信息提取、丰富、汇总和生成封装数据语义的向量嵌入的工具包。 Sycamore 使用你选择的生成式 AI 模型来使这些操作变得简单而有效，并且可以实现快速实验和迭代。此外，Sycamore 使用 OpenSearch 进行索引，支持混合（向量 + 关键字）搜索、检索增强生成 (RAG) 管道、过滤、分析功能、会话记忆和其他功能来改进信息检索。 特征 自然语言、对话界面，可针对非结构化数据提出复杂问题。包括对来源段落和对话记忆的引用。 包括对非结构化数据的各种查询操作，包括混合搜索、检索增强生成 (RAG) 和分析函数。 通过高级数据分段、用于数据丰富的 LLM 支持的 UDF、使用 Python 进行的高性能数据操作以及使用各种 AI 模型的向量嵌入，准备和丰富用于搜索和分析的复杂非结构化数据。 自动数据爬虫（Amazon S3 和 HTTP）和 Jupyter 笔记本支持等有用的功能可用于创建和迭代数据准备脚本。 可扩展、安全且可定制的 OpenSearch 后端，用于索引和数据检索。

语义搜索相关资源列表在嵌入语义中，作者描述了如何构建语义系统（也称为神经）。随着索引技术的改进，这些系统被越来越多地使用，并且随

语义搜索相关资源列表 在嵌入语义搜索中，作者描述了如何构建语义搜索系统（也称为神经搜索）。随着索引技术的改进，这些系统被越来越多地使用，并且随着新的深度学习论文的出现，表示学习每年都在变得更好。中篇文章解释了如何构建它们，此列表旨在引用有关该主题的所有有趣资源，以允许任何人快速开始构建系统。

AI套壳应用如何把壳做厚？

AI套壳应用如何把壳做厚？ 1.一阶：直接引用Open ai接口，ChatGPT回答什么，套壳产品回答什么。卷UI、形态、成本。 2.二阶：构建Prompt。大模型可以类比为研发，Prompt可以类比为需求文档，需求文档越清晰，研发实现得越精准。套壳产品可以积累自己的优质Prompt，卷Prompt质量高，卷Prompt分发。 3.三阶：Embedding特定数据集。把特定数据集进行向量化，在部分场景构建自己的向量数据库，以达到可以回答ChatGPT回答不出来的问题。比如垂直领域、私人数据等。Embedding可以将段落文本编码成固定维度的向量，从而便于进行语义相似度的比较，相较于Prompt可以进行更精准的检索从而获得更专业的回答。 4.四阶：微调Fine-Tuning。使用优质的问答数据进行二次训练，让模型更匹配对特定任务的理解。相较于Embedding和Prompt两者需要消耗大量的Token，微调是训练大模型本身，消耗的token更少，响应速度也更快。 一个AI应用产品如果停留在做一阶和二阶，注定是个门槛极低的产品，没有任何壁垒。 而什么场景，何时以及如何使用三阶和四阶的能力，是个关键性的问题。