向量化

大模型+向量数据库组合：解决问题还是制造新问题？最近大家讨论“向量数据库”的热度可以说是越来越高了，尤其是在大模型风靡全球的背景下，它仿佛一夜之间成为了大数据和人工智能领域的“新宠”。

OceanBase数据库官方博客

浅析OceanBase数据库的向量化执行引擎为了提升OceanBase社区版用户解决问题的效率，OceanBase官方不久前推出了《OceanBase 从入门到实践》系列课程。在第七期直播课程后，我们收到了不少用户的提问，表示在查阅学习资料或笔记时，对其中提到的诸如“rowset=16”或“rowset=256”这样的信息存在理解上的困惑，不清楚这其具体含义。如下代码中的示例。这里的 rowset 信息和 OceanBase 执行引擎的向量化执行技术相关，这篇博客就正好作为 AP 性能专题的内容之一，在解答这个用户问题的同时，也为大家介绍一下 Oc

幻风_huanfeng

向量化：机器学习中的效率加速器与数据桥梁在机器学习领域的广袤天地中，向量化技术以其独特的魅力，为数据处理和模型训练注入了强大的动力。本文将深入探讨向量化在机器学习领域中的体现，剖析其如何助力模型实现高效的数据处理和精确的结果预测，并通过丰富的案例和详尽的数据，揭示向量化技术的重要性和优势。

llamaindex 中GPTVectorStoreIndex 和 VectorStoreIndex区别在 llama_index 库中,GPTVectorStoreIndex 和 VectorStoreIndex 都是用于创建向量存储索引的类,但它们在某些方面有所不同。

Embedding 模型部署及效果评测最近大模型发展迅速，与之对应的向量化需求也被带动起来了，由此社区也衍生出很多模型，本文选几款，简单做下评测。