近日，Elastic官方博客发布了一篇关于如何在本地环境中运行RAG（检索增强生成）系统的详细教程。该教程指导用户逐步安装Ollama并在容器中运行，随后将其连接到Kibana可视化平台，最终实现基于DeepSeek R1模型的本地R...

矢量向量数据库在处理现代数据和人工智能应用中的重要性日益增加，但有观点认为它们并不是最佳的抽象层。传统数据库和矢量数据库各自有其优势和局限性，使用不当可能导致性能瓶颈和资源浪费。许多开发者在构建基于LL...

Redis最近公布了一项新的研究，该研究使用行业标准的Qdrant框架，对顶级的向量数据库进行了延迟和吞吐量的比较。关键发现包括Redis在低复杂度数据集上比竞品优越62%，在高维数据集上优越21%，在每秒查询次数和延迟方...

LlamaIndex最近推出了属性图索引，进一步增强了知识图谱的建模、存储和查询功能。新的索引允许灵活的图形构建，支持由模式引导的、隐式的和自由形式的实体提取，并且能够与向量数据库进行整合以实现混合搜索。该索引...

微软在其广受欢迎的大型语言模型（LLMs）、向量数据库、提示技术以及低代码应用课程的基础上，发布了第二版的课程内容，现已上线GitHub。该课程共包含18课，虽然部分内容具有前瞻性，但依然是踏入该领域的良好起点。...

Upstash旨在成为人工智能应用程序的关键部分。它为向量数据库、缓存和速率限制提供无服务器解决方案。Upstash将通过其新的向量数据库成为人工智能技术基础设施中更为重要的组成部分。

这家向ChatGPT和X的“更多类似内容”提供支持的向量数据库公司已经筹集了资金，以改善其基于Rust的向量存储，并扩展其企业服务。Qdrant是一家由俄罗斯企业家组成的团队创建的公司，向量数据库是一种专门设计用于存储和...

据Retool发布的最新AI报告显示，随着生成式AI对商业的影响日益增长，MongoDB Atlas Vector Search在向量数据库中的受欢迎程度排名第一，这对于增强生产力和客户体验的AI应用程序至关重要。然而，在AI采用方面仍存在...