腾讯云正式发布向量数据库，预计8月登陆腾讯云

腾讯云正式发布向量数据库，预计8月登陆腾讯云 腾讯云正式发布面向大模型训练的向量数据库（Tencent Cloud VectorDB），预计8月正式登陆腾讯云官网。发布会上，腾讯云数据库副总经理罗云指出，向量数据库已经在QQ浏览器、腾讯视频、腾讯游戏、QQ音乐、搜狗输入法等30+业务场景中应用，并自研了分布式向量数据库核心引擎Olama，原名ElasticFaiss。据了解，Olama最早于2019年4月进行孵化，目前可支持十亿级别的单行向量数据索引、查询 QPS达到百万、响应延迟在20毫秒。据悉，半月前，腾讯云公布了行业大模型研发进展。 标签: #腾讯云 频道: @GodlyNews1 投稿: @GodlyNewsBot

简单、无服务器、分布式的向量数据库，可用作API。采用Cloudflare Workers AI、D1和Vectorize编写。

简单、无服务器、分布式的向量数据库，可用作API。采用Cloudflare Workers AI、D1和Vectorize编写。 主要特色包括：简洁的API端点用于插入、查询、检索和删除向量文本数据；无需将文本存储在数据库中即可生成嵌入；分布式数据库，数据在多个数据中心进行复制。 | #数据库

: 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。

：旨在通过语义向量技术构建一个全管道的数据平台Neum AI，以提高机器阅读理解模型对大规模数据的处理能力，内置多个数据源连接器

：旨在通过语义向量技术构建一个全管道的数据平台Neum AI，以提高机器阅读理解模型对大规模数据的处理能力，内置多个数据源连接器如网站、数据库等，Embedding服务如OpenAI，以及向量存储如Weaviate。支持实时同步数据源，保证数据时效性。云版本提供完整的大规模分布式计算能力

：用向量数据库基于RAG(检索增强生成)方式搭建一个中国历史问答应用，这个应用接受用户的询问，从历史语料库中检索相关的历史资料片

：用向量数据库基于RAG(检索增强生成)方式搭建一个中国历史问答应用，这个应用接受用户的询问，从历史语料库中检索相关的历史资料片段，利用大语言模型给出较为可靠的回答。 相比于直接询问大模型，这种方式具有回答准确率高，不容易产生大模型的“幻觉”问题等优点。 本项目实现了两种使用方式： “Milvus方案“在本地启动一个Milvus向量数据库的Docker服务，使用LlamaIndex框架和本地BAAI/bge-base-zh-v1.5Embedding模型实现RAG的业务逻辑。 “Zilliz Cloud Pipelines方案”使用云上的知识库检索服务Zilliz Cloud Pipelines，该服务包括了RAG流程的文档切片、向量化、向量检索等功能。 两种方案均使用OpenAI的GPT4作为大语言模型。

一套完整的基于检索增强生成(RAG)架构的知识图谱建立和查询引擎，利用Pinecone向量数据库技术，能快速构建自定义的RAG模

一套完整的基于检索增强生成(RAG)架构的知识图谱建立和查询引擎，利用Pinecone向量数据库技术，能快速构建自定义的RAG模型，随时查询文档库给出相关回答，实现了完整的RAG工作流程：从文档的切分、embedding到会话记录管理、查询优化、上下文检索以及增强生成，可帮助开发者快速构建自己领域的问答系统，也支持迁移现有基于OpenAI API的应用 |