向量数据库

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Milvus系列之02、Spring+Milvus实现RAG检索增强博主介绍：✌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。

dify系列之01、快速本地一键搭建dify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。

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SpringBoot + LangChain4j 打造企业级 RAG 智能知识库，多工具集成方案基于 Spring Boot 4 + LangChain4j 1.11 + Ollama + Qdrant +MCP 的一体化多Agentic 智能体，RAG 系统

长路的AI领域技术博客汇总文档博主介绍：✌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。

milvus向量数据库介绍与部署（docker-compose）Milvus 是一个开源的向量数据库，专为存储和检索高维向量数据而设计。它并非传统的关系型数据库，而是专注于解决‌相似性搜索‌问题，即在海量数据中快速找到与查询向量最相似的项。这使其成为处理图像、视频、音频、文本等非结构化数据的理想选择。‌

Milvus介绍及多模态检索实践：从部署到实战全解析在AI技术高速迭代的今天，多模态数据（文本、图像、音频、视频）爆发式增长，如何高效存储、检索这些非结构化数据，成为解锁AI应用落地的关键。向量数据库作为非结构化数据检索的核心载体，其中Milvus凭借生产级的稳定性、高扩展性，成为大规模向量检索场景的首选工具。

AI时代之向量数据库概览向量数据库作为AI时代的新型基础设施，正迅速成为处理非结构化数据的核心工具。随着大模型技术的普及，企业越来越依赖向量数据库实现语义检索、知识库增强(RAG)、智能推荐等应用。本文将全面解析主流向量数据库产品，包括其开发商背景、适用场景、优缺点分析及收费模式，帮助企业或开发者根据自身需求选择最合适的向量数据库解决方案。

数据库全解析：从关系型到向量数据库，LLM 开发中的选型指南大语言模型 (LLM) 开发工程师 | 中国传媒大学 · 数字媒体技术（智能交互与游戏设计）CSDN · 个人主页 | GitHub · Follow

无名修道院

AI大模型应用开发-RAG 基础：向量数据库（FAISS/Milvus）、文本拆分、相似性搜索（“让模型查资料再回答”）RAG = Retrieval-Augmented Generation检索增强生成，核心逻辑是「让大模型先查 “专属资料”，再基于资料回答问题」。

Unity中使用LLMUnity遇到的问题（五）——主要脚本的继承关系+用DuckDB对知识库升级的思考本文部分内容为GPT问答生成，肯定有错漏的地方，人老体衰，还请轻拍指正~~在构建 RAG（检索增强生成）系统或 AI NPC 时，选择合适的检索组件至关重要。下表对比了 LLMUnity 的原生组件与目前流行的 DuckDB 方案。

LangChain v1.0+ Retrieval模块完全指南：从文档加载到RAG实战【个人主页：玄同765】大语言模型（LLM）开发工程师｜中国传媒大学·数字媒体技术（智能交互与游戏设计）

AI 学习与实战系列：RAG 入门与实践全指南在近年来 AI 技术的蓬勃发展中，如何有效地获取、处理和利用知识成为了研究者和开发者们关注的焦点。RAG（Retrieval Augmented Generation）作为一种结合知识检索与生成模型的技术，脱颖而出，为许多实际问题带来了解决方案。本文旨在通过分节详解，带领读者深入理解 RAG 的核心概念、实现步骤以及实践要点。

Weaviate 简介与基本使用定义Weaviate 是一个开源的、云原生的 AI-native 向量数据库。它能够同时存储对象和向量嵌入，支持将向量搜索与结构化过滤相结合，具备云原生数据库的容错性和可扩展性。

LangChain v1.0+ Memory 全类型指南：构建上下文感知大模型应用的核心方案【个人主页：玄同765】大语言模型（LLM）开发工程师｜中国传媒大学·数字媒体技术（智能交互与游戏设计）

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12.RAG知识库—快速入门目录一.前景回顾二.存储（构建向量数据库操作对象）1.引入依赖2.加载知识数据文档3.构建向量数据库操作对象，把文档切割、向量化并存储到向量数据库中

程序猿炎义

【Easy-VectorDB】Faiss核心功能进阶索引训练耗时长（百万级别需分钟级），需将训练好的索引“持久化”保存，在线服务时直接加载使用，避免重复训练。

2026国产向量数据库选型新趋势：融合架构如何支撑AI与信创双轮驱动随着人工智能与大模型技术的深度渗透，非结构化数据的存储与语义检索需求呈指数级增长。图像、文本、语音等多模态数据广泛应用于智能客服、推荐系统、知识问答等场景，推动企业对高效向量处理能力的需求持续攀升。在此背景下，向量数据库作为支撑RAG（检索增强生成）、智能推荐、多模态搜索等AI应用的核心基础设施，正逐步成为信息技术创新体系中不可或缺的一环。