搜索[向量库]结果-低调大师优秀个人博客

精选列表

搜索[向量库]，共10000篇文章

PgSQL · 内核优化 · Hybrid DB for PG 赋能向量化执行和查询子树封装

Hybrid DB for postgres（本文后续将会使用HDBP来代表）是一款基于Greenplum开源项目的分析型数据库。

2018-03-21

QFO v1.0.1：面向量化新手的本地 A 股研究与回测平台

QFO v1.0.1 已发布。 QFO 是一个免费开源、本地运行的 A 股量化研究与回测平台，面向希望系统学习量化投资的新手。项目以 Windows 本地环境为主，将数据同步、资产筛选、因子研究、策略回测、组合优化、风险分析和可视化整合为一套可操作流程。本版本主要包含数据中台：统一管理股票、ETF、可转债、指数、资金流和财务数据。智能选股：分别提供股票、ETF、可转债的反转信号、因子条件、轮动分析和自定义筛选。研究流程：筛选结果可继续用于因子研究、策略回测、组合优化与风险分析。新闻中心：支持新闻研究，并可选接入大模型作为研究辅助。 Windows 启动：首次使用运行 run_first_time.bat 完成初始化，后续运行 run_quick_start.bat 快速启动。新手资料：提供中文教学网站、73 秒项目总览和完整操作教程。产品截图数据中台智能选股策略回测适合谁适合希望学习 A 股量化研究流程、需要本地保存数据和配置，并希望从可视化界面开始实践的用户。项目不提供收益承诺，所有内容仅用于软件功能演示和量化研究，不构成投资建议。开源项目：https://github.com/yeh2017/QFO-Quant-Platform 教学网站：https://www.qfo-quant-platform.com/ 稳定版：https://github.com/yeh2017/QFO-Quant-Platform/releases/tag/v1.0.1 完整教学：https://www.bilibili.com/video/BV18Cby6XEfR/

2026-08-30

终结“记忆碎片化”：AI Agent长期记忆架构、向量检索优化与遗忘机制实战

2026年7月，随着AI Agent从单轮问答迈向跨会话、跨周期的持续性服务，“记忆力”正取代“推理力”成为用户体验的核心分水岭。McKinsey最新调研显示，具备有效长期记忆的Agent，用户留存率是无记忆Agent的3.8倍，但75%的企业项目因记忆检索噪声高、存储成本失控而被迫降级为“无状态”模式。行业共识已从“无限塞入上下文”转向“结构化记忆工程”，通过分层存储、语义索引与主动遗忘，将Agent的记忆系统打造为可检索、可更新、可治理的知识资产。这标志着Agent开发正式进入“认知持久化”时代，记忆能力成为衡量智能体是否真正“懂用户”的黄金标准。

2026-07-16

LazyLLM教程 | 第12讲：实践：用缓存、异步与向量引擎加速你的RAG

同时，我们还将介绍高性能向量数据库Milvus的基础使用方法，以及如何在LazyLLM中快速接入Milvus实现高速向量搜索。

2025-10-27

阿里云Milvus 2.5：支持全文检索，1次查询实现文本+向量双精度匹配

目前，阿里云向量检索服务 Milvus 版（简称阿里云 Milvus）集成开源 Milvus2.5版本内核，在支持向量检索的基础上，新增支持原生全文检索、基于特定词汇的精准文本匹配等功能，在 RAG、多模态搜索等场景下搜索精度明显提升

2025-03-03

阿里云 Elasticsearch 向量检索，轻松玩转人脸识别、搜索推荐等29个业务场景

本文作者：清豆 — 阿里巴巴高级开发工程师本文字数：2979阅读时间：3~6分钟您将了解：1、开源向量检索库存在的问题2、源自阿里Proxima向量检索库的优势3、阿里云向量检索的技术原理4、阿里云向量检索的应用场景

2020-03-04

从业务需求到能力扩展 | 阿里云Elasticsearch向量检索能力的创变史

基于这个朴素的想法，我们开始了与阿里巴巴达摩院向量检索团队的合作，希望借助达摩院自研的向量检索引擎补充阿里云 Elasticsearch 在向量检索方面的能力，一站式解决云上用户全文检索、时序分析及向量检索的需求

2019-12-05

Kaggle word2vec NLP 教程第二部分：词向量

分布式词向量简介本教程的这一部分将重点介绍使用 Word2Vec 算法创建分布式单词向量。（深度学习的概述，以及其他一些教程的链接，请参阅“什么是深度学习？”页面）。

2018-09-27

用深度学习来获取文本语义: 词向量应用于自然语言处理

◆◆◆ 序词向量是一种把词处理成向量的技术，并且保证向量间的相对相似度和语义相似度是相关的。这个技术是在无监督学习方面最成功的应用之一。传统上，自然语言处理（NLP）系统把词编码成字符串。

2017-05-26

斯坦福深度学习课程第二弹：词向量内部和外部任务评价

像追美剧一样追课程！大数据文摘已获斯坦福大学深度学习课程CS224d翻译授权，重磅启动“斯坦福深度学习课程CS224d”的翻译工程，所有译文将会免费发布，计划每周发布1篇。期待你的加入，加入要求见文末报名请点击文末“阅读原文”。大数据文摘作品，转载需授权翻译：熊杰王昱森调整校对：寒小阳龙心尘特别鸣谢：曾宪超大数据文摘“机器学习”专栏介绍本文为大数据文摘机器专栏推出的【数据科学/机器学习】学习分享项目启动篇，我们将以Stanford、Harvard等优秀高校的前沿数据科学课程为主线的学习与分享，将数据科学普及给更多国内的读者，也通过相互学习和交流加深对数据领域知识的理解认识。课堂笔记：第二节关键词：内部任务评价（Intrinsic Evaluation）和外部任务评价（extrinsic evaluations）。超参数影

2017-05-01

Agent渡劫48关-第19关-知识更新以后老向量到底怎么办？

我是老李，在做一个多租户的全球智能客服 Agent 平台，覆盖多企业、多项目、多语言、多渠道，接 CRM、订单、支付、物流、工单和知识库。RAG 是这条链路上最不起眼、却最容易出事的一环。

2026-09-13

基于Python与LangChain构建多模态RAG系统：从向量检索到视觉问答的实战

多模态RAG通过统一向量空间嵌入文本与图像，让LLM在生成时能“引用”视觉证据，显著提升图表问答、产品手册检索等场景的准确率（实测提升27%~41%）。

2026-08-13

词嵌入Embedding：Token离散转连续向量规则、RoPE特性、微调适配实践18.5

如果接触过大模型调用、或从事AI应用开发的工程师，基本天天都和Embedding打交道，分词Token、向量检索、语义匹配、RAG知识库、大模型对话生成，处处都离不开词嵌入。

2026-08-05

LazyLLM教程 | 第9讲：微调实践：让大模型和向量模型更懂你的领域

大模型在RAG系统中的作用 1.RAG流程的回顾前面教程中，我们已可以快速搭建出RAG系统，让我们快速回顾一下RAG的运行流程：检索模块会根据用户的Query去查询知识库中通过向量相似度来召回Top-K

2025-09-16

Databend 八月月报：向量检索重磅上线，性能飞跃几十倍

最亮眼的还是向量检索，让 AI 应用在对象存储上也能获得极致性能。

2025-09-11

PieCloudDB Database 自研全新向量化执行器，带来性能的数量级提升

标量运算与 SIMD 运算对比 SIMD 广泛应用于各种领域，如图像和视频处理、信号处理、科学计算和数据库等。它可以加速诸如向量加法、乘法、平均值计算、峰值检测等常见操作，从而显著提高计算效率。

2023-12-06

基于Hologres向量计算与大模型免费定制专属聊天机器人

Hologres是一站式实时数仓引擎，与达摩院自研高性能向量计算软件库Proxima深度整合，支持高效、易用的向量计算能力，详情请参见Proxima向量计算。

2023-07-26

在浏览器中进行深度学习：TensorFlow.js (九）训练词向量 Word Embedding

词向量，英文名叫Word Embedding，在自然语言处理中，用于抽取语言模型中的特征，简单来说，就是把单词用一个向量来表示。

2019-03-18

Linux静态库和动态库

在windows平台和linux平台下都大量存在着库。本质上来说库是一种可执行的二进制代码(但不可以独立执行)，可以被操作系统载入内存执行。 Linux下的库有两种：静态库和动态库（共享库）。

2017-10-16

BM25 + 向量混合检索本地化落地：赣州同城 AI 获客底层技术方案

生成式大模型驱动的同城本地流量竞争，已经从 POI 完善、内容铺量的表层运营，下沉至 RAG 检索召回底层。当前赣州大量实体商家陷入共性困境：完成 NAP 标准化、结构化 FAQ 搭建后，依然存在店名精确搜索漏召、本地口语化需求匹配失真、跨区县无效咨询泛滥、大模型难以主动引用商户信息等问题。

2026-07-31

资源下载

更多资源

Mario

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。

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Spring

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。

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。