AI资讯新闻榜单内容搜索-向量数据库

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最近一两年，互联网上各种为RAG赛博哭坟的帖子不胜枚举。

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在这些场景，一个集合也许一个月只被查询几次，运行时间不超过5小时，用户也并不需要为此投入向量数据库级别的资源建设，让高性能资源一个月时间里有715小时都被浪费。相应的，成本也就成了这一场景下的优先考量要素。而解决这一问题，也是我们选择在近期推出Vector Lakebase 产品的初心所在。

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RAG 系统上线后答案出错，绝大多数团队的第一反应都是换更贵的模型、反复调试 prompt。

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前几天在 Milvus 社区，一位做以图搜图的朋友提了一个问题：

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做 RAG 多跳问答的朋友，应该没有人还没被图数据库PUA 过。

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做 RAG 的团队，基本都会在多轮对话上吃过亏。

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AI产品、生态协同双升级，中兴通讯交出战略升级满新答卷。

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在向量数据库的工程实践中，处理多模态数据，特别是结合地理位置（LBS）与非结构化语义数据，一直是一个复杂的架构挑战。

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做后端、大数据、分布式存储的同学，大概率都遇到过这样的问题：

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故事得从我们那个行业交流群说起。