在提到数据库时，关系数据库因其简单性和易用性，长期以来一直是数据存储的默认选择。然而，在当今以数据为驱动的互联网行业中，非结构化数据（如文本、图像和音频）的存储需求日益增多，使得[向量数据库](https://myscale.com/blog/zh/u ...

全球数据的爆炸性增长预计到2025年将达到181泽塔字节，其中80%为非结构化数据，这对于无法有效处理非结构化文本数据的传统数据库构成了挑战。全文搜索通过实现对非结构化文本数据的直观高效访问，使用户能够基于主题或关键思想进行搜索。 MyScaleDB是ClickHouse的一个开源分支，专为向量搜索进行了优化，并通过 ...

强大的大型语言模型（LLM）如GPT-4、Gemini 1.5和Claude 3在人工智能和技术领域产生了巨大影响。一些模型能够处理超过100万个标记，它们处理长上下文的能力令人印象深刻。然而： 许多数据结构对LLM来 ...

在提到数据库时，关系数据库因其简单性和易用性，长期以来一直是数据存储的默认选择。然而，在当今以数据为驱动的互联网行业中，非结构化数据（如文本、图像和音频）的存储需求日益增多，使得[向量数据库](https://myscale.com/blog/zh/u ...

在人工智能领域，有两个名字引起了轰动：LlamaIndex和LangChain。这些工具正在革新我们使用和构建人工智能的方式，每个工具都提供独特的功能和优势。但究竟有什么区别？了解这些差异可以帮助您做出明智的决策，无论是开发复杂的人工智能系统还是刚开始探索人工智能的可能性。 在本博客中，我们将深入探讨LlamaIndex和LangChain之间的差异，分析它们的优势和独特功能。我们将探讨每个工具 ...

ChatGPT和其他大型语言模型（LLMs）在理解和生成类似人类的文本方面取得了重大进展。然而，它们在保持准确性和相关性方面经常遇到困难， ...

使用大型语言模型（LLM）开发可扩展和优化的AI应用程序仍处于发展阶段。基于LLM构建应用程序由于涉及大量手动工作（如提示编写）而变得复杂且耗时。提示编写是任何LLM应用程序中最重要的部分，因为它帮助我们从模型中提取最佳结果。然而，编写优化的提示需要开发人员大量依赖试错方法，浪费了大量时间，直到达到所需的结果为止。 传统的手动编写提示的方法耗时且容易出错。开发人员经常花费大量时间调整提示以达到所 ...

在人工智能的进步领域中，RAG应用程序作为改变各个行业的转型工具而脱颖而出。这些应用程序通过增强数据分析能力和预测功能，为企业提供巨大的价值。RAG应用程序利用检索和生成模型的组合，简化了信息检索过程，使研究人员能够快速访问各个领域的丰富知识。 各行各业的公司越来越倾向于使用RAG来提升 ...

如果你想要快速构建 AI 应用，Dify 是你的新优选；如果你希望在 Dify 中找到理想的 AI 应用数据库底座，那么 MyScaleDB 将是你的最佳选择。是的，Dify 的最新版本中已经集成了 SQL 向量数据库 MyScaleDB，并支持向量检索、全文检索和混合检索。现在，开发者不仅能利用 MyScaleDB 强大的 SQL 能力与向量搜索功 ...

检索增强生成（RAG）经常用于开发定制的人工智能应用程序，包括聊天机器人、[推荐系统](h ...

人工智能（AI）和大型语言模型（LLM）的快速发展为开发更复杂和个性化的应用程序打开了无限可能。智能聊天机器人和创意图像生成器的开发是这些技术改进的典型例子。 在开发任何AI应用之前选择合适的平台至关重要。平台的选择直接影响应用程序的效率、可扩展性和整体性能。一个合适的平台可以简化开发流程，增强模型集成能力，并优化用户体验。 AI应用开发工具的格局不仅发生了变化，而且发生了显著的演变。从传统的 ...

基本的检索增强生成 (RAG) 数据管道通常依赖于硬编码的步骤，每次运行时都遵循预定义的路径。在这些系统中，没有实时决策，也不会根据输入数据动态调整操作。这种限制可能会降低在复杂或变化环境中的灵活性和响应能力，突显了传统 RAG 系 ...

最近，人们对大型语言模型（LLMs）及其多样化的应用场景，从聊天机器人到内容生成，产 ...

AI智能体的出现已经重塑了各个行业，带来了前所未有的效率和生产力提升。研究显示，超过60%的企业主预计通过实施AI将增加生产力。具体来说，[64%](https://cmswire.com/customer-experience/10-ai-customer-experience-s ...

检索增强生成（RAG）是自然语言处理（NLP）领域的重大突破。由于其简单性和高效性，它优化了大多数NLP任务。通过结合检索系统（向量数据库）和生成模型（LLM）的优势，RAG显著提高了人工智能系统在文本生成、翻 ...