向量数据库

在未来等你

互联网大厂Java求职面试：AI大模型推理服务性能优化与向量数据库分布式检索技术总监：（翻看着简历）郑薪苦，你在上一家公司参与过LLM推理服务的性能优化项目？说说你们是怎么做的。

.NET AI 生态关键拼图：全面解读 AI Extensions 和 Vector Extensions 如何重塑.NET开发生态关注.NET AI和.NET Vector原生开发已有半年之久了，其核心组件在历经这半年预发布期的持续迭代后，终于于5月16日和5月20日逐步发布了。。在此之前，基于预发布版本撰写的文章和调试工作常常受限于功能的缺失，许多特性无法正常调用，只能通过下载源代码进行调试。

在未来等你

互联网大厂Java求职面试：AI大模型推理优化与实时数据处理架构在当今的互联网行业中，Java作为核心语言之一，在云原生、AI集成和大数据处理等领域发挥着重要作用。本文将通过一场技术总监级别面试，展现Java开发人员在面对复杂技术挑战时的思考过程和解决方案。

在未来等你

互联网大厂Java求职面试：企业知识库与AI大模型深度融合架构面试官（技术总监）： “欢迎来到我们的面试，我是这里的首席架构师。今天我们将围绕企业知识库与AI大模型深度融合这一主题展开讨论。首先，请你介绍一下你对企业级LLM应用的理解。”

支持向量存储：PostgresSQL及pgvector扩展详细安装步骤！老工程接入RAG功能必备！之前文章和大家分享过，将会出一篇专栏（从电脑装ubuntu系统，到安装ubuntu的常用基础软件：jdk、python、node、nginx、maven、supervisor、minio、docker、git、mysql、redis、postgresql、mq、ollama等），目前CSDN专栏（https://blog.csdn.net/a13879442471/category_12899690.html）已经分享了jdk、node、redis、ollama、python的搭建，今天继续和大家分享ub

milvus学习笔记本文主要由AI生成，请注意自己查看源代码校验。Milvus 采用分布式微服务架构，将计算层（Proxy、QueryCoord、QueryNode、IndexCoord、DataCoord、DataNode 等）与存储层（Pulsar、MinIO/S3、etcd）分离，实现高并发、高可用和水平扩展。在查询场景下，查询请求首先经过前端 Proxy，由 Proxy 调度到后端查询服务，再由 QueryNode 在数据分片（segment）上并行执行向量检索，最后汇总结果返还给客户端。总体架构示意如图所示，重点标

.NET 原生驾驭 AI 新基建实战系列（八）：总结篇 ── 数据库技术的革命：从结构化到非结构化再到智能化的演进随着信息技术的飞速发展，数据库技术作为数据管理与存储的核心支柱，经历了从结构化到非结构化，再到如今智能化的深刻变革。每一次技术革新都不仅是对数据处理能力的提升，更是对人类利用数据方式的重新定义。特别是在人工智能（AI）时代，向量数据库的崛起为AI应用提供了高效的数据支持，标志着数据库技术迈入了智能化新阶段。

取啥都被占用

milvus+flask山寨《从零构建向量数据库》第7章case2继续流水账完这本书，这个案例是打造文字形式的个人知识库雏形。create_context_db:markdown_processor.py 这个文件如今大可不必了。

三天不学习

浅析AI大模型为何需要向量数据库？【入门基础】在 ChatGPT 等大型语言模型(LLM)爆发的今天，开发者们逐渐意识到一个关键问题：大模型本身并不存储知识，它们需要外部存储系统来扩展记忆能力。这就是向量数据库( Vector Database )越来越受关注的原因。

【嵌入模型与向量数据库】目录一、什么是向量？二、为什么需要向量数据库？三、向量数据库的特点四、常见的向量数据库产品FAISS 支持的索引类型 vs 相似度

在未来等你

互联网大厂Java求职面试：电商商品推荐系统中的AI技术应用郑薪苦是一名拥有丰富项目经验但略带幽默感的Java开发者，正在参加某互联网大厂的一场技术面试。面试官是一位从业十余年的技术总监，擅长架构设计和系统优化。

.NET 原生驾驭 AI 新基建实战系列（七）：Weaviate ── 语义搜索的智能引擎创新者随着人工智能和机器学习技术的迅猛发展，向量数据在推荐系统、自然语言处理、图像搜索等领域的应用日益广泛。传统的数据库在处理高维向量数据时往往面临性能瓶颈，而向量数据库的出现为这一问题提供了高效的解决方案。Weaviate 作为一个开源的向量数据库，以其高性能、易用性和灵活性受到开发者的青睐。同时，微软的开源框架 Semantic Kernel 将 Weaviate 集成到其生态系统中，进一步增强了构建智能应用的能力。

在未来等你

互联网大厂Java求职面试：基于RAG的智能问答系统设计与实现-2郑薪苦是一名Java开发者，拥有丰富的项目经验，但在面试中总喜欢用奇葩比喻解释技术问题。今天他面对的是某大厂技术总监张总，面试主题为“基于RAG的智能问答系统设计与实现”。

向上的车轮

什么是向量数据库？向量数据库和关系数据库有什么区别？向量数据库是一种专门设计用来存储、索引和查询向量数据的数据库系统。在当今的人工智能和机器学习领域中，向量数据库变得越来越重要，尤其是在处理高维数据如图像、音频和文本等非结构化数据时。

Embedding 的数学特性与可视化解析取词向量维度 d = 50 d=50 d=50 的 GloVe 嵌入示例：资料推荐采用分段颜色映射策略：

Milvus 向量数据库详解与实践指南Milvus 是一款开源、高性能、可扩展的向量数据库，专门为海量向量数据的存储、索引和检索而设计。它支持近似最近邻搜索（ANN），适用于图像检索、自然语言处理（NLP）、推荐系统、语义搜索、智能问答、多模态数据处理等 AI 应用场景。它能够高效处理：

mac 使用 Docker 安装向量数据库Milvus独立版的保姆级别教程特点：开源的云原生向量数据库，支持多种索引类型和GPU加速，能够在亿级向量规模下实现低延迟高吞吐。具有灵活的部署选项和强大的社区支持。

.NET 原生驾驭 AI 新基建实战系列（六）：Pinecone ── 托管向量数据库的向量数据库的云原生先锋随着人工智能和机器学习技术的快速发展，向量数据在许多应用场景中变得越来越重要。从推荐系统到自然语言处理，再到图像搜索，向量搜索技术成为实现高效、精准匹配的核心。Pinecone 作为一个托管的向量数据库，为开发者提供了一种简单而强大的解决方案，能够高效地存储和查询高维向量数据。与此同时，微软的开源项目 Semantic Kernel 将 Pinecone 集成到其生态系统中，进一步增强了开发者构建智能应用的能力。

向量数据库+KNN算法实战：HNSW算法核心原理与Faiss性能调优终极指南本文纯干货，建议收藏，以免遗失。更多AI大模型应用开发学习内容，尽在聚客AI学院。向量数据库（Vector Database）是专为高维向量数据设计的存储与检索系统，通过计算向量间的相似度（如余弦相似度、欧氏距离），实现快速近邻搜索。其核心价值在于解决传统数据库无法高效处理非结构化数据（文本、图像、音视频）的问题。

大数据在线

当向量数据库与云计算相遇：AI应用全面提速如果将AI比作一台高速运转的机器引擎，那么数据便是它的燃料。然而，存储数据的燃料库--传统数据库，在AI时代的效率瓶颈愈发明显，已经无法满足AI对于数据的全新需求。