向量数据库有什么用？
向量数据库是一种特殊类型的数据库，它可以将非结构化数据映射为高维向量，并计算数据之间的相似性。它可以用于查找相似的数据、推荐系统、异常检测和临时存储等应用。目前市场上有一些专门的向量数据库产品，同时也可以使用已有的数据库产品来构建向量数据库。向量数据库的发展前景还不确定，但它已经成为热门技术，并吸引了大量的投资。
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DataWorks搭建新零售数据中台
文章作者：许日（欢伯），在2016年盒马早期的时候，转到盒马事业部作为在线数据平台的研发负责人，现任阿里云计算平台DataWorks建模引擎团队负责人。
文章简介：本篇文章向大家分享新零售企业如何基于DataWorks搭建数据中台，从商业模式及业务的设计，到数据中台的架构设计与产品选型，再到数据中台搭建的最佳实践，最后利用数据中台去反哺业务，辅助人工与智能的决策。
内容贡献：李启平（首义），盒马从初创至今的数据研发负责人，有非常资深的数仓及数据中台建设的经验，原阿里巴巴国际业务数仓负责人。
