基于向量数据库与GPT3.5的通用本地知识库方案 | 整个流程非常简单，也没有复杂的地方，相信关注GPT领域的都会看到过如上的流

基于向量数据库与GPT3.5的通用本地知识库方案 | 整个流程非常简单，也没有复杂的地方，相信关注GPT领域的都会看到过如上的流程。 主要就以下几个点： 将本地答案数据集，转为向量存储到向量数据 当用户输入查询的问题时，把问题转为向量然后从向量数据库中查询相近的答案topK 这个时候其实就是我们最普遍的问答查询方案，在没有GPT的时候就直接返回相关的答案整个流程就结束了 现在有GPT了可以优化回答内容的整体结构，在单纯的搜索场景下其实这个优化没什么意义。但如果在客服等的聊天场景下，引用相关领域内容回复时，这样就会显得不那么的突兀。 作者打算以此做一个基于默沙东诊疗手册的问诊AI。​

的 #工具特征：

的 #工具 特征： 支持PostgreSQL、MySQL和MongoDB的数据备份和恢复 用虚假数据替换敏感数据 适用于大型数据库（> 10GB）（阅读设计） 数据库子集：将生产数据库缩小到更合理的大小 在单个命令中使用 prod 数据启动本地数据库 动态数据（解）压缩（Zlib） 即时数据解密/加密 (AES-256) 完全无状态（无服务器，无守护程序）和轻量级二进制文件 使用自定义转换器 计划支持的功能： 自动检测和版本数据库架构更改 自动检测敏感字段 自动清理备份数据

出几个柬埔寨女生，1个在金边1个西港1个在波贝，都是柬埔寨本地人，语言水平:高棉语听说读写，中文听说没问题，电脑打汉字只会简单的

出几个柬埔寨女生，1个在金边1个西港1个在波贝，都是柬埔寨本地人，语言水平:高棉语听说读写，中文听说没问题，电脑打汉字只会简单的或者有点慢，个别会英文听说读写。可做口头翻译/海外盘超群做图/行政/后勤等岗位，带茶水联系  @Kangaroos680

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vectordb是一个 Pythonic 矢量数据库，提供一整套CRUD（创建、读取、更新、删除）操作和强大的可扩展性选项，包括分片和复制。它可以轻松部署在从本地到内部部署和云的各种环境中。vectordb准确满足你的需求不多也不少。它证明了有效的 Pythonic 设计，无需过度设计，使其成为满足您所有需求的精益而强大的解决方案。 vectordb利用DocArray强大的检索能力以及Jina的可扩展性、可靠性和服务能力。神奇之处在于：DocArray 充当驱动向量搜索逻辑的引擎，而 Jina 则保证高效且可扩展的索引服务。这种协同作用最终带来了强大且用户友好的矢量数据库体验。 | #数据库

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#本周热读 在习近平强调国家安全的推动下，中国有关部门近几个月来限制或直接切断了海外访问各种数据库的渠道。 最近许多外国智库、研究机构和其他非金融实体发现无法续订万得数据库，万得称原因是“合规”问题。

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我拿一个问题问过几个AI founder：未来几年时间，你应该积累的是什么？打造AI产品的组织能力、模型能力和数据、资金、还是DAU? 只能选两个，说出你的答案。 这个答案背后，是你对当下timing判断，和未来timing的判断。