开源向量数据库比较：Chroma, Milvus, Faiss,Weaviate
该文探讨了向量数据库在语义搜索和RAG中的核心作用，并介绍了四个开源向量数据库：Chroma、Milvus、Faiss和Weaviate。这些数据库用于存储高维向量，支持基于相似性的快速搜索，改变了传统的精确匹配方法。文章详细比较了它们的特性，如Chroma的易用性，Milvus的存储效率，Faiss的GPU加速，和Weaviate的图数据模型。选择合适的数据库取决于具体需求，如数据类型、性能和使用场景。
基于ReAct机制的AI Agent
当前，在各个大厂纷纷卷LLM的情况下，各自都借助自己的LLM推出了自己的AI Agent，比如字节的Coze，百度的千帆等，还有开源的Dify。你是否想知道其中的原理？是否想过自己如何实现一套AI Agent？当然，借助LangChain就可以。
精通RAG架构：从0到1，基于LLM+RAG构建生产级企业知识库
为了帮助更多人掌握大模型技术，尼恩和他的团队编写了《LLM大模型学习圣经》系列文档，包括《从0到1吃透Transformer技术底座》、《从0到1精通RAG架构，基于LLM+RAG构建生产级企业知识库》和《从0到1吃透大模型的顶级架构》。这些文档不仅系统地讲解了大模型的核心技术，还提供了实战案例和配套视频，帮助读者快速上手。
一文读懂数据中台架构，高效构建企业数据价值
在数字化时代，企业面临数据分散、难以统一管理的问题。数据中台架构通过整合、清洗和管理数据，打破信息孤岛，提升决策效率。本文详解其核心组成、搭建步骤及常见挑战，助力企业高效用数。
向量数据库简介和5个常用的开源项目介绍
在人工智能领域，有大量的数据需要有效的处理。随着我们对人工智能应用，如图像识别、语音搜索或推荐引擎的深入研究，数据的性质变得更加复杂。这就是向量数据库发挥作用的地方。与存储标量值的传统数据库不同，向量数据库专门设计用于处理多维数据点(通常称为向量)。这些向量表示多个维度的数据，可以被认为是指向空间中特定方向和大小的箭头。
