向量数据库

Milvus向量库Java对接使用指南博主介绍：✌目前全网粉丝4W+，csdn博客专家、Java领域优质创作者，博客之星、阿里云平台优质作者、专注于Java后端技术领域。

ChromaDB02-代码实战运行ChromaDB向量数据库的过程中有遇到一些问题，在此记录过程中遇到的问题和解决办法，代码仓库：https://gitee.com/enzoism/kumi_chroma_db.git

model.onnx 深度分析报告（第2篇）本文档是 model.onnx 深度分析系列的第二篇，将深入解析实际项目中如何使用ONNX模型进行语义匹配。

ChromaDB01-运行向量数据库本指南提供多种方法来检测 ChromaDB 是否成功运行，包括 API 健康检查、客户端连接验证、Docker 容器状态查看等。

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Dify 集成-向量数据库Dify 支持 28+ 向量数据库，用于实现 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 功能。向量数据库是知识库系统的核心组件，负责存储文档的向量表示并提供高效的相似度检索能力。

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大模型应用开发-向量数据库这篇文章介绍大模型应用开发过程中常用的持久化工具-向量数据库，可以将其类比为Web开发中的MySQL等数据库工具，需要提前了解一些概念：

互联网大厂Java求职面试实战：Spring Boot+微服务+AI技术栈深度解析今天，谢飞机来到一家专注电商服务的互联网大厂，面试Java开发工程师岗位。公司依托Spring Boot微服务架构和AI技术提升用户体验和运营效率。

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AI Data独角兽猎手的12个预测（2026）本文作者Tomasz Tunguz，Theory Ventures 创始人&普通合伙人，他专注早期科技公司，尤其在 AI、SaaS 和数据领域，曾投资多家独角兽如 Looker（谷歌26亿收购）。前 Google 产品经理，著有畅销书《Winning with Data》。以下是他关于2026年的12个预测。

大模型应用：向量数据库智能化索引优化：基于数据特征的最优算法自适应选择.32随着大模型应用的爆发，向量数据库成为支撑语义检索、图像相似性匹配、推荐系统等场景的核心基础设施。向量索引作为向量数据库的性能引擎，其算法选择直接决定了查询效率与召回率的平衡。

大模型应用：从交易行为到实时反欺诈：向量数据库驱动的智能风控实践.33在数字支付与电商高速发展的今天，交易欺诈已成为金融与商业领域的顽疾。传统的反欺诈方案多依赖规则引擎或机器学习分类模型，存在规则僵化、对新型欺诈模式响应滞后、高误报率等痛点。

一文掌握向量数据库Chroma的详细使用Chroma 是一个轻量级、开源、专为 AI 应用设计的向量数据库，主打“开发者友好”和“快速集成”。它被广泛用于 RAG（检索增强生成）、语义搜索、推荐系统等场景，尤其适合与 LlamaIndex、LangChain 等框架配合使用。

为什么要用向量数据库？常用的向量数据库有哪些以及如何选择？要理解为什么需要向量数据库，我们得先明白一个核心概念：“向量”到底解决了什么问题？从“精确匹配”到“语义理解”：想象一下传统的数据库，比如MySQL。它像一个管理得井井有条的Excel表格，数据都是结构化的，比如：

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RAG 的基石：文本嵌入模型与向量数据库为什么 RAG 离不开 Embedding 与向量数据库？在上一篇文章中，我们已经讲过： RAG（Retrieval-Augmented Generation）本质上是“先找资料，再让大模型回答问题”。

大模型应用：向量数据库的技术内核解析：破局大模型的失忆困境.28当大模型能够流畅地撰写文案、解答数学难题、生成代码时，知识固化与幻觉问题始终是一个致命短板制约着大模型的能力发挥。训练完成的大模型如同一个记忆定格的智者，既无法实时吸收新信息，又可能基于碎片化知识生成似是而非的答案。

AI大模型-基本介绍（一）RAG、向量、向量数据库RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合了检索系统和大语言模型（LLM）的技术架构，目的是为了解决传统生成模型在知识准确性、时效性、可控性等方面的局限

大模型应用：RAG与向量数据库结合Ollama调用模型深度融合全解析.27通过多篇博文我们也反复介绍说明了大模型知识滞后、生成幻觉成为制约智能问答、企业知识库等场景落地的核心痛点，检索增强生成（RAG）技术通过“外部知识检索 + LLM 生成” 的模式，为解决这些问题提供了关键思路，而向量数据库则是 RAG 发挥价值的核心底座。今天我们从一个新的视角，以本地员工手册智能问答系统为内容载体，从基础概念到实践，系统拆解 RAG 与向量数据库的深度融合逻辑，同时引入 Ollama 这一轻量级本地大模型运行工具，增加实用性和便捷性。

Milvus向量数据库：AI时代的向量搜索利器Milvus 是一款开源的向量数据库（2019年提出），其唯一目标是存储、索引和管理由深度神经网络和其他机器学习（ML）模型生成的大规模嵌入向量。