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。