向量数据库

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。

.NET AI Preview 2 发布：从 .NET Aspire 支持到 Qdrant 向量数据库集成，助你快速构建云原生 AI 应用随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，开发者对简单、高效的AI开发工具需求日益增加。微软 .NET 团队最近发布了 .NET AI 模板的 Preview 2 版本，这一更新为开发者带来了诸多令人兴奋的新功能和改进。本文将深入探讨 .NET AI 模板 Preview 2 的新特性，分析其核心优势，并提供详细的使用指南，帮助开发者快速上手并加速AI项目的开发进程。

.NET 原生驾驭 AI 新基建实战系列（五）：Milvus ── 大规模 AI 应用的向量数据库首选Milvus 是一个强大的工具，帮助开发者处理大规模向量数据，尤其是在人工智能和机器学习领域。它可以高效地存储和检索高维向量数据，适合需要快速相似性搜索的场景。在 .NET 环境中，开发者可以通过 Milvus C# SDK 轻松连接和操作 Milvus 服务器，包括创建集合、插入数据和执行搜索等操作。

OceanBase数据库官方博客

向量检索新选择：FastGPT + OceanBase，快速构建RAG随着人工智能的快速发展，RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）技术日益受到关注。向量数据库作为 RAG 系统的核心基础设施，堪称 RAG 的“记忆中枢”，其性能直接关系到大模型生成内容的精准度与实用价值。

如何在LangChain中构建并使用自定义向量数据库向量数据库的发展非常迅速，几乎每隔几天就会出现新的向量数据库产品。LangChain 不可能集成所有的向量数据库，此外，一些封装好的数据库可能存在 bug 或者其他问题。这种情况下，我们需要考虑创建自定义向量数据库，以实现特定需求。

.NET 原生驾驭 AI 新基建实战系列（四）：Qdrant ── 实时高效的向量搜索利器向量数据库作为一种专为现代AI应用设计的新型存储技术，能够高效地管理和检索高维数据，成为智能应用开发中的关键基础设施。本文将深入探讨 Qdrant 这个开源、高性能的向量数据库，重点介绍其如何与 .NET 生态系统结合，为开发者提供强大的工具支持。我们将从安装配置到代码实现，再到实际应用场景，全面展示 Qdrant 在 .NET 中的使用方式。

.NET 原生驾驭 AI 新基建实战系列（三）：Chroma ── 轻松构建智能应用的向量数据库在人工智能AI和机器学习ML迅猛发展的今天，数据的存储和检索需求发生了巨大变化。传统的数据库擅长处理结构化数据，但在面对高维向量数据时往往力不从心。向量数据库作为一种新兴技术，专为AI应用设计，能够高效地存储和查询高维向量数据，成为现代智能应用的核心组件之一。

.NET 原生驾驭 AI 新基建实战系列（二）：Semantic Kernel 整合对向量数据库的统一支持在人工智能（AI）应用开发迅猛发展的今天，向量数据库作为存储和检索高维数据的重要工具，已经成为许多场景（如自然语言处理、推荐系统和语义搜索）的核心组件。

大模型应用初学指南随着人工智能技术的快速发展，检索增强生成（RAG）作为一种结合检索与生成的创新技术，正在重新定义信息检索的方式，RAG 的核心原理及其在实际应用中的挑战与解决方案，通用大模型在知识局限性、幻觉问题和数据安全性等方面的不足，随后详细介绍了 RAG 通过 “检索 + 生成” 模式如何有效解决这些问题，RAG 利用向量数据库高效存储与检索目标知识，并结合大模型生成合理答案，RAG 的关键技术进行了全面解析，包括文本清洗、文本切块、向量嵌入、召回优化及提示词工程等环节，针对 RAG 系统的召回效果与模型回答质量，

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向量数据库是什么，它有什么作用？向量数据库向量数据库是什么，它有什么作用向量数据库是一种专门设计用于高效处理高维向量数据的系统，主要用于存储、索引、查询和检索高维向量数据，特别适合处理非结构化数据（如图像、音频、文本）。以下是向量数据库的详细知识：

3.milvus索引-HNSW加速大型数据集上的查询。向量字段，仅只能创建一个索引。milvus支持的向量索引类型大部分使用近似最近邻搜索算法。ANNS该算法的核心不局限于返回最准确的结果，而是仅搜索目标的邻居。ANNS通过在可接受的范围内牺牲准确性提高检索效率。

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基于deepseek的智能语音客服【第四讲】封装milvus数据库连接池封装

向量数据库milvus向量是多维数学空间中的一个坐标点。向量来源于对这个世界数字化的抽象。图片向量文本向量，需要Embedding过程（非结构化的数据转化为向量的过程，）

【AI 大模型】RAG 检索增强生成 ⑤ ( 向量数据库 | 向量数据库索引结构和搜索算法 | 常见向量数据库对比 | 安装并使用向量数据库 chromadb 案例 )上一篇博客【AI 大模型】RAG 检索增强生成 ④ ( 向量相似度计算 | 余弦距离 | 欧式距离 | OpenAI 文本向量模型 | 手动实现的余弦相似度和欧氏距离函数计算 ) 中 , 讲解了向量相似度的计算方式 , 使用 OpenAI 的 text-embedding-ada-002 文本向量模型生成了一组文字的文本向量 , 分别使用余弦距离和欧式距离计算了文本向量之间的相似度 ;

如何选择开源向量数据库选择开源向量数据库时，需要综合考虑查询性能、数据规模、索引构建速度、生态支持等多个因素，以下是关键的评估维度：选择开源向量数据库时，需要综合考虑查询性能、数据规模、索引构建速度、生态支持等多个因素，以下是关键的评估维度：