-
如何使用LlamaIndex和LangChain实现LLM场景数据的存储和检索
本文介绍了如何使用LlamaIndex和LangChain技术来实现LLM场景数据的存储和检索,以及解决企业在使用大型语言模型时可能遇到的问题。- 493
- 0
-
-
2024年数据中心变革:生成式人工智能与高密度硬盘存储
2024年,随着生成式人工智能的普及和高密度硬盘存储技术的进步,预计将带来数据中心领域的深刻变革,推动企业在人工智能应用和数据存储方面取得重大进展。本文分析了相关技术发展趋势及其对企业的影响。- 810
- 0
-
2024年大数据发展趋势解析:人工智能推动力与挑战
2024年,人工智能的进步将成为大数据发展的主要推动力,同时也带来了存储、管理和使用大数据的挑战。本文从数据库技术、数据编排、非结构化数据管理等方面分析了大数据发展趋势,为读者揭示了未来的发展方向。- 792
- 0
-
-
-
Pytorch中的Memory Format概览及转换方法
本文将介绍Pytorch中的Memory Format概念,包括Channels First和Channels Last的存储顺序,以及Memory Format之间的转换方法。同时还将探讨Memory Format在算子优化中的作用。- 179
- 0
-
大模型与向量数据库的落地方案及常见工具介绍
本文介绍了大模型在向量数据库方面的落地方案,讲解了Embedding、Vector Search、LLM Limitations以及向量数据库工具Milvus等相关内容。了解大模型与向量数据库的应用及常见工具。- 93
- 0
-
-
Spring Boot 整合 Redis:高性能数据存储和访问
本文介绍如何使用 Spring Boot 整合 Redis,实现高性能数据存储和访问,涵盖了 Redis 的核心概念、Spring Boot 的核心功能以及 Redis 的具体操作步骤和数学模型公式。- 345
- 0
-
-
-
利用MongoDB和机器学习算法构建高效的实时推荐系统
本文介绍了利用MongoDB和机器学习算法构建高效的实时推荐系统的关键步骤,包括数据处理与存储、特征工程、机器学习模型训练和实时推荐服务等方面的内容。通过有效的数据管理和机器学习算法,可以提升用户体验和平台价值。- 334
- 0
-
MongoDB横向扩展机制详解:构建高性能大规模数据存储解决方案
本文详细介绍了MongoDB的横向扩展机制,探讨了如何使用MongoDB构建高性能、可伸缩的大规模数据存储解决方案,包括分片键设计、分片集群部署、数据迁移、监控和管理等关键步骤和注意事项。- 320
- 0
-
企业版 Hub 服务方案中的存储区域功能介绍
本文介绍了企业版 Hub 服务方案中的存储区域功能,包括法规合规和数据合规方面的优势,以及性能提升方面的优势。通过该功能,用户能够自主决定其组织的模型和数据集的存储地点,从而提高数据存储的效率。- 127
- 0
-
基于Hologres向量计算能力的定制聊天机器人搭建教程
本教程介绍了如何基于Hologres向量计算能力,结合大模型的阅读理解和信息整合能力,快速定制专属聊天机器人,适用于各种大模型和已开通Hologres实例的用户。- 371
- 0
-
在对象存储上实现 POSIX 访问接口的利与弊
本文探讨了在对象存储上实现 POSIX 访问接口的利与弊,通过对MinIO、JuiceFS和s3fs-fuse进行测试和分析,得出了一些有益的结论。- 292
- 0
-
-
Vector Data Base (VectorDB),帮助你解决信息搜索难题!
Vector Data Base (VectorDB) 是一个超级大脑,能够帮助你解决信息搜索难题,帮助智能系统提高准确性和效率。文章介绍了嵌入方法,以及如何将各种数据转换为向量,并存储在 Vector DB 中。- 122
- 0
-
OpenMLDB v0.8.0发布:线上到线下数据自动同步工具
OpenMLDB v0.8.0正式推出自动化线上到线下数据同步工具,实现了从实时数据库到离线数仓的自动同步,改进了手动维护的运维复杂度。了解更多关于实时特征计算平台的最新功能。- 339
- 0
幸运之星正在降临...
点击领取今天的签到奖励!
恭喜!您今天获得了{{mission.data.mission.credit}}积分
我的优惠劵
-
¥优惠劵使用时效:无法使用使用时效:
之前
使用时效:永久有效优惠劵ID:×
没有优惠劵可用!