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。
Doris 架构原理及核心特性详解
Doris 是百度内部孵化的OLAP项目，现已开源并广泛应用。它采用MPP架构、向量化执行引擎和列存储技术，提供高性能、易用性和实时数据处理能力。系统由FE（管理节点）和BE（计算与存储节点）组成，支持水平扩展和高可用性。Doris 适用于海量数据分析，尤其在电商、游戏等行业表现出色，但资源消耗较大，复杂查询优化有局限性，生态集成度有待提高。
【AI 技术分享】大模型与数据检索的探索实践
本文基于2024年9月27日与阿里云合办的线下沙龙分享整理而成，探讨如何通过大语言模型（LLM）让数据访问更简单。随着企业数据量增长，传统数据访问方式已难以满足需求。LLM结合自然语言检索，使非技术用户能直接用自然语言与数据交互，降低数据访问门槛。文章介绍了NL2SQL技术，通过LLM理解自然语言问题并生成SQL查询，实现高效数据获取。同时，探讨了AskTable架构及其在实际应用中的挑战与解决方案。
Github上的十大RAG(信息检索增强生成)框架
信息检索增强生成（RAG）是一种结合了检索系统和生成模型优势的技术，能够显著提升大型语言模型的性能。RAG通过从外部知识库中检索相关信息，增强模型的输入，从而生成更加准确、符合上下文、实时更新的响应。GitHub上涌现出多个开源RAG框架，如Haystack、RAGFlow、txtai等，每个框架都有独特的功能和特性，适用于不同的应用场景。这些框架不仅提高了模型的准确性和可靠性，还增强了过程的透明度和可解释性。