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一文读懂：大模型RAG（检索增强生成）含高级方法
RAG RAG 检索增强生成（Retrieval Augmented Generation），已经成为当下最火热的LLM应用方案和打开方式了。理解起来不难，就是通过自有垂域数据库检索相关信息，然后合并成为提示模板，给大模型润色生成回答。每当将大模型应用于实际业务场景时发现，通用的基础大模型基本无法满足实际业务需求
向量数据库如何入门？向量的原理是什么？ - 知乎
太长不看通俗易懂版：向量数据库通过类似超市货架的分区陈列，把代表文本、图像等内容的高维向量有序地归档到特定索引结构中，使系统在接到查询向量时能快速返回最相似结果——这一能力源于层次图 HNSW、量化 IVF-PQ 及 DiskANN 等近似最近邻算法对“快”和“准”的兼顾。在大模型时代前
如何选择一个适合自己的向量数据库？ - 知乎
注意：如果表不存在，会报错，可以通过传入参数忽略错误 ignore_missing=True。 4 向量搜索 4 1 什么是向量搜索向量搜索是一种在高维空间中搜索向量的方法，主要是将原始数据通过嵌入模型得到向量，然后通过向量相似度算法计算向量之间的距离，从而找到最相似的向量。
怎么直连 dify 的数据库啊？ - 知乎
扩展能力：支持多种向量数据库选项，如 Qdrant、Milvus、PGVector 等这些数据库共同构成了 Dify 的数据基础设施，分别负责结构化数据管理、缓存加速和语义级搜索功能。 2 以PostgreSQL为例：如何进入数据库查看数据？ ⚠️ 本文默认你已成功安装并运行 Dify。
在目前（2025年）的大模型潮流下，向量数据库还具备必要性么，或者说被证伪了么？ - 知乎
向量数据库的关注度在Google Trend 上几乎和大模型正相关。目前看来大模型外挂知识库的方法几乎都有向量检索的参与，包括很火的graph rag，也有向量检索的部分。抛开大模型不谈，所谓的向量数据库目前来说可以看做是支持向量相似度检索的检索工具（感觉基本上就是最近邻检索，和范围搜索
最全向量数据库（开源）汇总，持续更新中
大数据分析、行业咨询、金融 3 赞同
如何选择在RAG系统中使用知识图谱还是向量数据库？
如何选择在RAG系统中使用知识图谱还是向量数据库？ RAG系统结合了检索和生成，但知识图谱和向量数据库各自适合处理不同类型的数据和查询。了解何时使用哪种技术可以帮助优化系统性能。显示全部关注者 17 被浏览
当大模型发展到具备长期记忆后还需要向量数据库吗？ - 知乎
当大模型发展到具备长期记忆后还需要向量数据库吗？目前向量数据库可以解大模型幻觉，记忆等问题，随着大模型的发展，向量数据库是不是就不再需要了？显示全部关注者 4 被浏览
如何搭建一个好的本地向量数据库？ - 知乎
现在Spring的自动配置将使用 PgVectorStore 作为向量存储。虽然已移除 simpleVectorStore 的Bean配置，但该Bean曾用于加载本地文档。现在的做法是在控制器中自动装配 VectorStore，并创建触发向量化的端点，数据将存储至PGVector数据库！
大模型，向量数据库，prompt的关系是什么？ - 知乎
向量数据库和prompt 是目前大模型操纵现实的触角。注意有两个关键词，一个是目前，另一个是触角。 “目前” 代表时效性。现在由于传递给openai 大模型的上下文有长度N的限制，所以需要向量数据库来保证传递的上下文跟用户查询更相近，更有效的利用这个N。但是这个N已经逐步被扩大，GPT-4就从

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