成本降95%性能超ES9.0，OceanBase推GPU加速的向量数据库
独立数据库厂商OceanBase今日在媒体沟通会上宣布，其云数据库OB Cloud已实现AI能力的开发部署及生态集成，并已服务零售、金融、物流等行业的数十家头部企业，推动AI落地。
向量数据库
当AI邂逅向量数据库：重新定义智能时代的数据检索
传统数据库擅长处理电子表格等结构化数据，但面对社交动态、图片、语音笔记等非结构化数据时却力有不逮。人工智能擅长解析复杂数据，却需要高效的存储与检索系统，向量数据库应运而生——它以“语义”为核心，突破传统关键词匹配的局限。
移动云向量数据库小站来了！520给TA最走心的回答！
传统搜索依赖关键词匹配公共知识、而向量数据库能将语言、行为、偏好等非结构化数据转化为高维可计算的“情感向量”，为用户构建专属于两个人的“独家记忆库”。通过分析历史行为沉淀的情感向量，它能突破文本限制，识别隐藏偏好、捕捉情感波动、唤醒个性化联想，让AI真正“
使用Milvus和Flask构建向量数据库
以下是一个使用Milvus和Flask构建简易向量数据库的步骤指南，模仿《从零构建向量数据库》的核心思路，但基于 Milvus 实现：
对话Zilliz星爵：大模型会让向量数据库沦为“花架子”吗？
在 NVIDIA GTC 2023 大会上，黄仁勋官宣了和 Milvus 项目合作，Zilliz 被三次邀请上台演讲；大会三天之后，OpenAI 官宣和 Zilliz 合作，在发布的 chatgpt-retrieval-plugin 产品中接入 Milvus
对话Zilliz郭人通：AI下半场，云+向量数据库协同释放数据价值
2017年就布局向量数据库的Zilliz是该领域的明星企业，目前其在GitHub上获得超过3万个星标，旗下Milvus是全球最受欢迎的开源向量数据库。在2024年三季度Forrester Wave™ 发布的向量数据库报告中，Zilliz位居领导者象限。
当向量数据库与云计算相遇：AI应用全面提速
因此，向量数据库近年来迅速崛起。向量数据库通过将非结构化数据转化为高维向量，转化为AI大模型能够“理解”的语义，犹如在数据与AI应用之间建立起桥梁，成为AI时代不可或缺的基础设施。
用好向量数据库，才能更好地拥抱AI时代机遇
近日，亚马逊云科技出海大会在深圳召开。作为全球领先的向量数据库公司，Zilliz也出席了这场行业盛宴，与众多与会嘉宾共同探讨了向量数据库的最新进展与未来趋势。
对话Zilliz产品负责人郭人通：向量数据库将成为承接AI上下半场的“桥梁”
随着近年来企业数字化转型的深入，海量非结构化数据的处理与价值挖掘成为企业竞争的关键。据Gartner测算，从2019年到2024年，包括各类文本、图片、视频、音频在内的非结构化数据容量增加了2倍。企业花费大量成本长期存放这些数据，却常未能带来满意的附加价值。
用Trae 帮我实现Langchain 搭建本地向量数据库功能
首先，我们得有一点点了解怎么搭建本地知识库。简单说就是：我们加载本地文档，然后分割，向量化，保存到向量数据库。
SpringAI用嵌入模型操作向量数据库！
嵌入模型（Embedding Model）和向量数据库（Vector Database/vector Store）是一对亲密无间的合作伙伴，也是 AI 技术栈中紧密关联的两大核心组件，两者的协同作用构成了现代语义搜索、推荐系统和 RAG（Retrieval A
.NET 原生驾驭 AI 新基建实战系列（一）：向量数据库的应用与畅想
在当今数据驱动的时代，向量数据库（Vector Database）作为一种新兴的数据库技术，正逐渐成为软件开发领域的重要组成部分。特别是在 .NET 生态系统中，向量数据库的应用为开发者提供了构建智能、高效应用程序的新途径。
使用MyBatisPlus的只增强方式 优雅的操作向量数据库 Milvus
一飞开源，介绍创意、新奇、有趣、实用的开源应用、系统、软件、硬件及技术，一个探索、发现、分享、使用与互动交流的开源技术社区平台。致力于打造活力开源社区，共建开源新生态！
开源语音 RAG 助手！自然语音实时搜索向量数据库，革新语音交互体验
它是由 Deluxer 团队开发并在 GitHub 上开源的语音 RAG 助手。能实时处理你的语音指令，从 Qdrant 数据库中检索信息并生成回答。
凉凉了吗？谈向量数据库的兴与衰
过去几年里，我观察到嵌入技术从大科技公司的“秘密武器”变成了普通开发者的工具。接下来发生的事情——向量数据库的淘金热、RAG（检索增强生成）的炒作周期，以及最终的调整——教会了我们关于新技术如何在更广泛的生态系统中找到自己的位置的宝贵经验。
向量数据库为何将在AI时代长盛不衰
单用途数据库已经产生了许多专注于向量存储、搜索和检索的向量数据库；但是，它们无法管理任何其他类型的数据。它们是为单一目的而构建的，因此得名单用途数据库。这方面的例子包括Chroma、Pinecone和Weaviate。
向量数据库：AI智能体创新的基石
未来数年，向量数据库的增长势头丝毫没有减弱的迹象，Forrester 预测，到 2026 年，大多数组织都将在生产环境中使用向量数据库。然而，向量数据库及其面临的挑战将发生巨大变化，尤其是在大规模使用的情况下。如今，这在向量数据库在企业采用 AI 智能体中所扮
推理 + Serverless + 混合搜索，向量数据库发展的新标杆
大型语言模型（LLM）将向量数据库从晦涩难懂的搜索技术，转变为AI成功的必备产品。在ChatGPT之前，只有少数“原生”的向量数据库，如Pinecone、Milvus、Zilliz等。
卓世智星申请基于向量数据库的图书推荐专利，能够提高图书推荐准确度
国家知识产权局信息显示，卓世智星（青田）元宇宙科技有限公司申请一项名为“一种基于向量数据库的图书推荐方法及系统”的专利，公开号CN 119293330 A，申请日期为2024年10月。
2024年向量数据库研究：大模型发展的基座
数据库即用来组织、存储和管理数据的仓库，允许用户和程序以各种方式访问和处理数据。数据库的设计旨在管理大量信息，同时支持快速访问、高效查询、可靠的事务处理和并发访问。