检索增强生成（RAG）在我们与数据交互的方式上进行了革命性的改变，提供了无与伦比的相似性搜索性能。它擅长根据简单查询检索相关信息。然而，当处理更复杂的任务时，如基于时间的查询或复杂的关系数据库查询，RAG往往表现不佳。这是因为RAG ...

随着人工智能的兴起，向量数据库因其高效存储、管理和检索大规模高维数据的能力而受到了广泛关注。这种能力对于处理文本、图像和视频等非结构化数据的人工智能和生成式人工智能（GenAI）应用至关重要。 向量数据库的主要逻辑是提供相似性搜索功能，而不是传统数据库提供的关键字搜索。这个概念在大型语言模型（LLM）的性能提升中得到了广泛应用，特别是在ChatGPT发布之后。 LLM的最大问题是需要大量的资源 ...

向量搜索是基于向量表示的数据集中寻找相似向量或数据点的方法。与Pinecone、Milvus、Qdrant和Weaviate等专有向量数据库不同，MyScaleDB是基于开源的与SQL兼容的ClickHouse数据库构建的。 结构化查询语言（SQL）是管理关系数据库的有效工具。MyScaleDB将SQL和向量的强大功能结合起来，以处理复杂的AI相关问题。用户可以在结构化数据和向量嵌入（数据）上执 ...

强大的大型语言模型（LLM）如GPT-4、Gemini 1.5和Claude 3在人工智能和技术领域产生了巨大影响。一些模型能够处理超过100万个标记，它们处理长上下文的能力令人印象深刻。然而： 许多数据结构对LLM来 ...

检索增强生成（RAG）已经证明是自然语言处理（NLP）和大型语言模型（LLM）领域的一项革命性技术。它将传统的语言模型与创新的检索机制相结合，使语言模型能够访问庞大的[知识库](https://www.chatgptguide.ai/2024/03/02 ...

大型语言模型（LLM）应用，例如检索增强生成（RAG）应用，正在推动向量数据库的使用激增。许多基于LLM的应用程序需要大规模的数据集和高查询每秒（QPS）速率才能实现最佳性能。然而，大多数向量数据库供应商更注重存储容量而非QPS。 MyScale的MSTG算法是一种新颖的向量存储和 ...

数据是当今几乎所有组织的核心。随着数据量的不断增长，公司必须找到有效存储、处理和分析数据的方法。这导致了数据库市场的爆炸，公司既使用传统的 SQL 数据库，也使用较新的向量数据库来完成不同的任务。 然而，每种类型的数据库都有其权衡。传统的 SQL 数据库为结构化数据提供了一致性、准确性和易用性，而向量数据库则针对速度和可扩展性进行了优化，尤其是在处理大量非结构化数据时。但如果你不必选择呢？如果有 ...

本文基于 MyScale CEO 在2023年AI大会上的主题演讲。 向量数据库+LLM是构建GenAI应用的关键技术栈 在快速发展的人工智能技术世界中，将大型语言模型（LLM）如 GPT 与向量数据库相结合已成为开发尖端人工智能应用的基础设施技术栈的关键部分。这种创新性的组合使得处理非结构化数据成为可能，为更准确的结果和实时 ...

在当今快速发展和充满活力的全球商业环境中，人力资源（HR）团队（尤其是在跨国公司中）在高效维护法律和财务合规性方面面临着越来越大的挑战。因此，全球领先的 AI 原生 HR 合规服务提供商 Gonex 应运而生，旨在帮助全球HR团队克服这些挑战并优化其运营。 借助大型语言建模的强大能力，Gonex能够快速处理多种HR特定数据类型，并自 ...

更新（2023-10-17）：查看我们的新博客文章比较MyScale与Postgres和OpenSearch：对整合向量数据库的探索，以了解MyScale和PostgreSQL之间的全面比较。 人工智能和机器学习应用的快速增长，特别是涉及大规模数据分析的应用， ...