颠覆传统向量数据库,直接将文本数据编码成视频文件,轻量级革命性的大规模AI记忆解决方案Memvid
语义搜索
和
亚秒级检索速度
。与传统向量数据库消耗大量内存和存储不同,Memvid将知识库压缩为紧
语义搜索
和
亚秒级检索速度
。与传统向量数据库消耗大量内存和存储不同,Memvid将知识库压缩为紧
4月25日晚6点,阿里云北美资深架构师联合硅谷明星公司CEO们讨论AI与传统行业的结合,分享干货和经验。活动地点在Menlo Park,涵盖地产、金融等多行业。
关于RAG在实际场景中的应用,重点讨论了文档处理和高效检索的问题。文档处理涉及多样化和复杂的格式,需要拆分和识别文本、图片和图表等不同内容类型。高效的检索则需利用多种匹配方式(精确字符匹配与语义匹配),通过多路召回策略综合考虑多个维度的数据来优化结果。
从这一篇文章开始,我们将正式开启 RAG101 系列教程。我们介绍如何使用 Qwen 模型构建一个简单的 RAG 系统,并包含文档加载、文本拆分、嵌入处理和语义检索等步骤。