向量数据库

向量数据库主要用于支持高效的向量检索场景（以图搜图、以文搜图等），通过本次培训可以掌握向量数据库的核心理论以及两种向量索引技术的特点、场景与算法原理，并通过实战案例掌握向量数据库的应用与性能优化策略。

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向量数据库汇总

milvus insert api流程源码分析

通过一个实用的例子带你全方位了解向量检索服务DashVector

2024年1月9日钉钉发布人人可用的AI助理产品，用户点击钉钉首屏右上角的魔法棒，即可唤起AI助理进行对话式数据AI、信息摘要、写工作总结、写文档等工作。AnalyticDB for PostgreSQL (下文简称ADB-PG) 向量检索引擎提供了核心实体的向量召回，帮助AI助理在智能问数等场景中大幅提升模型输出准确性。

向量检索服务是一种基于阿里云自研的向量引擎 Proxima 内核，提供具备水平拓展、全托管、云原生的高效向量检索服务。向量检索服务将强大的向量管理、查询等能力，通过简洁易用的 SDK/API 接口透出，方便在大模型知识库搭建、多模态 AI 搜索等多种应用场景上集成。

milvus的delete操作

业务上需要实时数据分析，离线任务改造成本高？数据发生变更，难以像批处理任务那样修正？AnalyticDB for PostgreSQL 提供了真正的 Stream warehouse 解决方案，具备实时ETL、行列混合存储和高性能分析引擎，实时构建数仓。为了进一步提升上手易用性，AlnayticDB for PostgreSQL 发布了企业数据智能平台，提供可视化实时任务开发 + 实时数据洞察，让您轻松平移离线任务，使用SQL和简单配置即可完成整个实时数仓的搭建。并支持实时数据洞察，可对实时数仓任意表进行Ad-hoc查询、数据探索及图表分析，让您实时数据debug和快速进行业务洞察。

milvus的db和collection信息查询

queryCoord的balancer分析

dataCoord的Compaction分析2

milvus的compaction分析(小文件合并大文件)

queryCoord的checkerController分析

Insert API执行流程_milvus源码解析

CreatePartition API执行流程_syncNewCreatedPartitionStep_milvus源码解析

CreatePartition API执行流程_milvus源码解析

对大模型应用跃跃欲试，但奈何技术栈复杂难以下手？已经进行试水，但缺乏调优手段无法保障召回率和问答准确度？自行搭建大模型、向量检索引擎、服务API等基础组件难以运维？大模型种类繁多，但缺乏行业模型和应用模板？阿里云百炼 x AnalyticDB向量引擎推出一站式企业专属大模型开发和应用平台，像搭积木一样轻松完成企业专属大模型应用的开发，提供应用API，可一键接入企业自己的业务应用对外提供服务。

CreateCollection API执行流程_milvus源码解析

安装部署milvus单机版（快速体验）

在AIGC时代下不少人理解向量数据库就是在传统数据库之上新增一个向量索引，然而随着大模型应用逐渐拓展到核心业务领域，通过复杂代码工程来拼接大模型、向量索引和结构化数据分析结果会阻碍规模化复制。同时并发查询性能、数据一致性、高可靠和弹性伸缩等特性会变得越发重要。阿里云AnalyticDB锚点未来5年企业数据架构智能化升级需求，全自研了企业级向量数据库，它也是国内云厂商中唯一被ChatGPT和LangChain推荐的向量引擎。本文给大家分享QCon 2023的精彩演讲，解密AnalyticDB全自研企业级向量数据库核心技术，以及新一代向量数据库在云原生存算分离和AI原生上的技术演进路线。

基于 LLM + RDS PostgreSQL 搭建 AI 智能助手

FC+RDS打造AI助手，遇到的问题

随着年初的ChatGPT引爆大语言模型市场， LLM的集中爆发，大部分企业已经完成了AIGC产品的调研，并进入第二阶段， 即寻求大规模落地的AIGC产品解决方案。本文介绍了如何企业规模化大语言模型落地，支持多个模型的快速使用，包括通义千问-7b，ChatGLM-6b，Llama2-7b 和 Llama2-13b。

如何基于向量数据库+LLM（大语言模型），打造更懂你的企业专属Chatbot。

AnalyticDB Postgres向量版纯向量检索在高维人脸检索的场景下，性能是开源milvus的HNSW算法的2倍，IVFSQ8的10倍。