通过Milvus和Langchain快速构建基于百炼大模型的LLM问答系统
阿里云向量检索服务Milvus版是一款全托管向量检索引擎，并确保与开源Milvus的完全兼容性，支持无缝迁移。它在开源版本的基础上增强了可扩展性，能提供大规模AI向量数据的相似性检索服务。凭借其开箱即用的特性、灵活的扩展能力和全链路监控告警，Milvus云服务成为多样化AI应用场景的理想选择，包括多模态搜索、检索增强生成（RAG）、搜索推荐、内容风险识别等。您还可以利用开源的Attu工具进行可视化操作，进一步促进应用的快速开发和部署。
向量数据库技术分享
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。
打破文本边界：如何进行多模态RAG评估
一般的检索增强生成（RAG，Retrieval-Augmented Generation）方法主要依赖于文本数据，常常忽略了图像中的丰富信息。那么应该如何解决呢？本文带你了解一下这个模型。
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。
