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 |

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

: 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。

(Retrieval Augmented Generation)是一种将检索到的信息作为上下文提供给大语言模型来产生回答的技术。

(Retrieval Augmented Generation)是一种将检索到的信息作为上下文提供给大语言模型来产生回答的技术。它是2022年后最流行的大语言模型系统架构之一，有很多产品都是基于RAG构建的。LangChain和LlamaIndex是两个流行的开源RAG库。 RAG由搜索和大语言模型提示组成，可以看作是搜索+大语言模型的结合。基本流程包括：将文本分块，用Transformer Encoder模型将这些块嵌入为向量，将向量放入索引，构造提示，让大语言模型基于检索到的上下文来回答用户查询。 本文详细介绍和说明了RAG中的各种高级技术和算法，以及对这些技术的参考实现，旨在帮助开发者更深入地了解RAG技术。

一个开源的向量数据库，支持JavaScript和Python，并且可以方便的和Langchain集成。

一个开源的向量数据库，支持JavaScript和Python，并且可以方便的和Langchain集成。 主要功能包括： - 存储向量和它们的元数据 - 文档向量和对向量查询 - 从数据库中检索相似的向量 用Python的话 ，它可以以内存数据库方式运行，或者是客户端/服务端运行。 用JavaScript的话，目前仅支持客户端连接Python的服务端或者Docker。 |

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