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Partition Key:从一个社区提问走出来的新功能

说起今年科技圈里最热闹的话题,一定非大模型莫属:似乎每天都会涌现无数基于大模型开发的应用、各类知识库、记忆助手、智能 Agent ……当然,也包括向量数据库这一原本小众的领域。 向量数据库不仅承担着“大模型记忆体”的职能,也是 AIGC 应用开发新范式的重要组成部分。Milvus 作为向量数据库赛道的领先者,自 2019 年正式开源以来,已经成长为全球最大、最活跃的向量数据库开源项目与开发者社区。 随着 Milvus 社区的不断壮大,用户的需求也越来越多样化。今年 4 月的某天,有位基于大模型做知识库开发的社区用户提出了这样一个问题: 跟这位朋友详细沟通后,了解到他们的具体场景如下: 向量维度: 1536 租户:10K - 20K 个 每个租户数据量 1G 数据总容量: 10 - 20T 总结下来上述场景有 2 个核心特点:一是租户数量多,二是单个租户数据少。 01.三种解决方案 这个问题提出的时候,Milvus 的最新版本是 2.2.8,我们做个角色互换,在当时站在这个用户的角度,留在我们面前的选择有这么几个: 为每个租户创建一个 collection 为每个租户创建一个 parti...

Jupyter Notebook 遇上 NebulaGraph,可视化探索图数据库

在之前的《手把手教你用 NebulaGraph AI 全家桶跑图算法》中,除了介绍了 ngai 这个小工具之外,还提到了一件事有了 Jupyter Notebook 插件: https://github.com/wey-gu/ipython-ngql,可以更便捷地操作 NebulaGraph。 本文就手把手教你咋在 Jupyter Notebook 中,愉快地玩图数据库。 只要你仔细读完本文,一条 %ngql MATCH p=(n:player)->() RETURN p 命令就可以直接查询出数据,再接上 %ng_draw 就可以画出返回结果。 下面,进入今天的主菜——Jupyter Notebook 扩展:ipython-ngql。 其实,ipython-ngql 这个扩展断断续续地开发了两年,我一直没有开发完成。恰好之前有空,并完成了一直以来的心愿,把 ipython-ngql 重构并正式发布了。它除了完全适配 NebulaGrpah 3.x 所有查询之外,还支持了 Notebook 内的返回结果可视化。 在介绍 ipython-ngql 是什么之前,我先做个简单的 Jupy...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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