在现代世界中，大型语言模型（LLMs）通过其令人印象深刻的生成文本的能力，改变了世界。这些模型在创建新内容和给出智能回复等任务上表现出色，推动了AI领域的进一步发展。它们通过大量数据进行训练，但它们只知道数据中的内容，这使得它们很难提供最新的信息。这可能导致过时的答案或错误的信息，即所谓的信息幻觉。 为了解决这些问题，开发了一种名为检索增强生成（RAG）的动态框架。它结合了传统LLMs的优势和检索 ...
在这系列关于高级RAG管道的文章中，我们讨论了嵌入模型、索引方法和分块技术等其他组件如何构建高效系统的基础。现在，让我们探讨这个管道中一个非常重要的部分：向量搜索。 数据库的核心能力在于其搜索性能。从网页搜索到物体识别，应用场景数不胜数，因此，搜索的效率、多功能性和准确性至关重要。稍慢或不准确（或有限）的搜索可能是客户是否满意以及是否会再次光临的关键，而商家对此深知。 向量搜索在现代检 ...
嵌入是数据的数值表示，捕捉了单词或短语的语义本质。这些嵌入被编码为高维向量，可以在各种数据应用中进行高效处理。嵌入可以根据所使用的模型而有所不同。如果使用不同的模型生成，相同的文本可能具有不同的嵌入。虽然文本数据是主要关注的对象，但嵌入不仅限于文本信息 ...
人工智能的兴起引发了基于LLM的应用开发浪潮，向量数据库通过高效处理大规模结构化和非结构化数据发挥着关键作用。其中，基于ClickHouse构建的SQL向量数据库MyScaleDB已成为开发者的首选。MyScaleDB与SQL完全兼容，使开发者能够以最小的学习曲线构建生成式AI应用，与低代码平台配合使用，进一步降低了开发门槛。 最近，MyScaleDB与领先的低代码平台DronaHQ集成，提供了 ...
在现代世界中，大型语言模型（LLMs）通过其令人印象深刻的生成文本的能力，改变了世界。这些模型在创建新内容和给出智能回复等任务上表现出色，推动了AI领域的进一步发展。它们通过大量数据进行训练，但它们只知道数据中的内容，这使得它们很难提供最新的信息。这可能导致过时的答案或错误的信息，即所谓的信息幻觉。 为了解决这些问题，开发了一种名为检索增强生成（RAG）的动态框架。它结合了传统LLMs的优势和检索 ...
在科学研究中，文献调研是至关重要的环节。根据美国国家科学基金会的统计，科研人员花费在查找和消化科研资料上的时间占全部科研时间的51%。尽管查阅式和搜索式检索仍是主流方法，但随着大语言模型的快速发展，越来越多的人开始利用人工智能方法进行文献调研。 作为 AI for Science 基础设施的“替代文献的数据库与知识库”的创新项目之一，[Science Navigator 1.0](https:/ ...
ChatGPT和其他大型语言模型（LLMs）在理解和生成类似人类的文本方面取得了重大进展。然而，它们在保持准确性和相关性方面经常遇到困难， ...
使用大型语言模型（LLM）开发可扩展和优化的AI应用程序仍处于发展阶段。基于LLM构建应用程序由于涉及大量手动工作（如提示编写）而变得复杂且耗时。提示编写是任何LLM应用程序中最重要的部分，因为它帮助我们从模型中提取最佳结果。然而，编写优化的提示需要开发人员大量依赖试错方法，浪费了大量时间，直到达到所需的结果为止。 传统的手动编写提示的方法耗时且容易出错。开发人员经常花费大量时间调整提示以达到所 ...
检索增强生成（RAG）经常用于开发定制的人工智能应用程序，包括聊天机器人、[推荐系统](h ...
如果你想要快速构建 AI 应用，Dify 是你的新优选；如果你希望在 Dify 中找到理想的 AI 应用数据库底座，那么 MyScaleDB 将是你的最佳选择。是的，Dify 的最新版本中已经集成了 SQL 向量数据库 MyScaleDB，并支持向量检索、全文检索和混合检索。现在，开发者不仅能利用 MyScaleDB 强大的 SQL 能力与向量搜索功 ...
基本的检索增强生成 (RAG) 数据管道通常依赖于硬编码的步骤，每次运行时都遵循预定义的路径。在这些系统中，没有实时决策，也不会根据输入数据动态调整操作。这种限制可能会降低在复杂或变化环境中的灵活性和响应能力，突显了传统 RAG 系 ...
AI智能体的出现已经重塑了各个行业，带来了前所未有的效率和生产力提升。研究显示，超过60%的企业主预计通过实施AI将增加生产力。具体来说，[64%](https://cmswire.com/customer-experience/10-ai-customer-experience-s ...
检索增强生成（RAG）是自然语言处理（NLP）领域的重大突破。由于其简单性和高效性，它优化了大多数NLP任务。通过结合检索系统（向量数据库）和生成模型（LLM）的优势，RAG显著提高了人工智能系统在文本生成、翻 ...