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向量数据库新范式:分层存储,让数据从全量加载到按需加载 | Milvus Week

向量数据库新范式:分层存储,让数据从全量加载到按需加载 | Milvus Week

向量数据库新范式:分层存储,让数据从全量加载到按需加载 | Milvus Week

本文为Milvus Week系列第7篇,该系列旨在把Zilliz团队过去半年多积累的先进的技术实践和创新整理成多篇干货深度文章发布。

来自主题: AI技术研报
9164 点击    2025-12-11 14:35
语义+R-Tree空间索引:Milvus如何帮外卖APP做3公里内美食推荐| Milvus Week

语义+R-Tree空间索引:Milvus如何帮外卖APP做3公里内美食推荐| Milvus Week

语义+R-Tree空间索引:Milvus如何帮外卖APP做3公里内美食推荐| Milvus Week

本文为Milvus Week系列第三篇,该系列旨在分享Milvus的创新与实践成果,以下是DAY3内容划重点: Milvus2.6中,Zilliz借助Geolocation Index for Milvus,首次将地理空间数据与向量检索融合,使 AI 可以在理解语义的同时,理解空间。

来自主题: AI技术研报
9797 点击    2025-12-05 09:22
Struct Array 如何让多向量检索返回完整实体?知识库、电商、视频通用|Milvus Week

Struct Array 如何让多向量检索返回完整实体?知识库、电商、视频通用|Milvus Week

Struct Array 如何让多向量检索返回完整实体?知识库、电商、视频通用|Milvus Week

本文为Milvus Week系列第二篇,该系列旨在分享Zilliz、Milvus在系统性能、索引算法和云原生架构上的创新与实践,以下是DAY2内容划重点: Struct Array + MAX_SIM ,能够让数据库看懂 “多向量组成一个实体” 的逻辑,进而原生返回业务要的完整结果

来自主题: AI技术研报
8744 点击    2025-12-03 10:43
十倍成本优化,Milvus 2.5到2.6升级官方手把手教程

十倍成本优化,Milvus 2.5到2.6升级官方手把手教程

十倍成本优化,Milvus 2.5到2.6升级官方手把手教程

在架构层面,Milvus 2.6 大幅简化系统架构,整合多个核心组件 —— 例如将原有的 Coordinator 组件(含 RootCoord、QueryCoord、DataCoord)统一整合为 MixCoord,并将 IndexNode 与 DataNode 合并为单一组件。这些调整不仅降低了系统复杂度,更显著提升了系统的可维护性与横向扩展性。

来自主题: AI技术研报
7388 点击    2025-12-01 09:40
月活11亿的Reddit ,怎么选向量数据库:Pgvector、Redis、Milvus、Qdrant

月活11亿的Reddit ,怎么选向量数据库:Pgvector、Redis、Milvus、Qdrant

月活11亿的Reddit ,怎么选向量数据库:Pgvector、Redis、Milvus、Qdrant

业务团队可能说他们想要个负重一吨,时速两百公里的马车…… 现如今,借助向量检索能力,实现基于语义相似度的智能搜索,已经是所有电商、推荐、社区平台技术架构的重要一环。 作为拥有约 1.08 亿日活、 1

来自主题: AI技术研报
9440 点击    2025-11-23 19:38
FDA对偶锚点:模型知识迁移的新视角——从参数空间到输入空间

FDA对偶锚点:模型知识迁移的新视角——从参数空间到输入空间

FDA对偶锚点:模型知识迁移的新视角——从参数空间到输入空间

研究者们提出了 FDA(Model Merging with Functional Dual Anchors)——一个全新的模型融合框架。与传统的参数空间操作不同,FDA 将专家模型的参数知识投射到输入-表征空间中的合成锚点,通过功能对偶的方式实现更高效的知识整合。

来自主题: AI技术研报
7161 点击    2025-11-14 13:57
微信、清华连续自回归模型CALM,新范式实现从「离散词元」到「连续向量」转变

微信、清华连续自回归模型CALM,新范式实现从「离散词元」到「连续向量」转变

微信、清华连续自回归模型CALM,新范式实现从「离散词元」到「连续向量」转变

众所周知,大型语言模型(LLM)的根本运作方式是预测下一个 token(词元),能够保证生成的连贯性和逻辑性,但这既是 LLM 强大能力的「灵魂」所在,也是其枷锁,将导致高昂的计算成本和响应延迟。 可

来自主题: AI技术研报
7316 点击    2025-11-09 10:21
多智能体系统中,如何用向量数据库共享上下文?OpenAgents x Milvus

多智能体系统中,如何用向量数据库共享上下文?OpenAgents x Milvus

多智能体系统中,如何用向量数据库共享上下文?OpenAgents x Milvus

静态编排 VS 动态编排,谁是多agent系统最优解?通常来说,面对简单问题,采用react模式的单一agent就能搞定。可遇到复杂问题,单一agent就会立刻出现包括但不限于以下问题:串行执行效率低:无法同时完成并行的子步骤(如 “同时爬取 A、B 两个网站的数据”)。

来自主题: AI技术研报
7758 点击    2025-11-06 09:33