前几天看到一条新闻，PostgresML 融了 4.7M 美元种子轮?。这是凑上了可以蹭的几乎所有热点：Postgres，向量，数据库，Serverless，AI。PostgresML – PostgreSQL 扩展PostgresML 是一个开源的 PostgreSQL 扩展，你能把机器学习（ML）模型无缝集成到你的 PostgreSQL 数据库，使用 SQL 查询对文本和表格数据进行训练和推理
向量化模型 embedding模型默认用的是text2vec模型， 如果业务方有自己部署的其他embedding模型，那我们也可以接入。向量数据库三种类型的向量数据库 Tbase , Zsearch , Milvus 一主多备，主备可以切换。
原创
2024-10-11 18:18:43
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在上一篇文章中我们大致讲述了一下如何通过词嵌入向量的方式为大语言模型增加长期记忆，用于落地在私域场景的问题。其中涉及到使用openai的接口进行词嵌入向量的生成以及chat模型的调用由于众所周知的原因，国内调用openai接口并不友好，所以今天介绍两款开源平替实现分别替代词嵌入向量和文本生成。照例还是简单绘制一下拓扑图： 从拓扑上来看还是比较简单的，一个后端服务用于业务处理，两个AI模型
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2024-06-07 13:50:43
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hadoop简介Apache Hadoop软件库是一个框架，允许使用简单的编程模型跨计算机集群分布式处理大型数据集。它旨在从单个服务器扩展到数千台计算机，每台计算机都提供本地计算和存储。该库本身不是依靠硬件来提供高可用性，而是设计用于检测和处理应用层的故障，从而在计算机集群之上提供高可用性服务，每个计算机都可能容易出现故障。
hadoop的思想之源来源于Google在大数据方面的三篇论文
GFS
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2023-09-13 15:29:17
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转载一篇关系数据库与Hadoop的关系的文章1. 用向外扩展代替向上扩展 扩展商用关系型数据库的代价是非常昂贵的。它们的设计更容易向上扩展。要运行一个更大的数据库，就需要买一个更大的机器。事实上，往往会看到服务器厂商在市场上将其昂贵的高端机标称为“数据库级的服务器”。不过有时可能需要处理更大的数据集，却找不到一个足够大的机器。更重要的是，高端的机器对于许多应用并不经济。例如，性能4倍于标
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2023-07-20 23:26:02
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错过上篇的同学可以点击标题回顾
三、Milvus 是什么？ Milvus 是 一款开源的、针对海量特征向量的相似性搜索引擎。Milvus能够很好地应对海量向量数据，它集成了目前在向量相似性计算领域比较知名的几个开源库（Faiss， SPTAG等），通过对数据和硬件算力的合理调度，以获得最优的搜索性能。 
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2024-06-30 11:15:27
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词向量，英文名叫Word Embedding，按照字面意思，应该是词嵌入。说到词向量，不少读者应该会立马想到Google出品的Word2Vec，大牌效应就是不一样。另外，用Keras之类的框架还有一个Embedding层，也说是将词ID映射为向量。由于先入为主的意识，大家可能就会将词向量跟Word2Vec等同起来，而反过来问“Embedding是哪种词向量？”这类问题，尤其是对于初学者来说，应该是
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2024-01-29 12:30:36
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大数据技术的实现离不开很多其他的技术，我们提到最多的就是Hadoop技术，其实就目前而言，Hadoop技术看似是自成一套体系，其实并不是这样的，Hadoop和Spark以及分布式数据库其实也是存在差异的，我们就在这篇文章中给大家介绍一下这些内容。首先我们说一说大数据分析，现在的大数据分析体系以Hadoop生态为主，而近年来逐渐火热的Spark技术也是主要的生态之一。可以这么说，
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2023-07-24 10:53:30
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?向量数据库-十步让你了解✅向量数据库专为处理向量嵌入而设计，通过近似最近邻（ANN）搜索，快速检索相似向量，支持文本、图像、音频等
文章目录1. 向量数据库简介2. 数据向量化概述2.1. 什么是数据向量化2.2. 数据向量化的意义2.3. 如何实现数据向量化3. 向量数据库工作原理3.1. 向量数据库与传统数据库的区别3.2. 向量数据库常见索引技术3.3. 向量数据库查询过程4. 向量数据库典型应用场景5. 选择向量数据库的考量因素6. 向量数据库发展展望7. 最后 1. 向量数据库简介向量数据库是一种新型的非结构化数据
作者：YAN左使本文基于openGauss在VLDB2021上最新发表的论文《openGauss: An Autonomous Database System》，从学术的角度来探究openGauss如何基于各种AI技术构建一个智能的自治数据库系统。论文作者是清华大学李国良教授，他同时也是openGauss的总架构师。1. 摘要虽然近年来基于学习的数据库优化技术在学术界得到了广泛的研究，但很多技术还
（一）Milvus是什么？ Milvus 是 一款开源的、针对海量特征向量的相似性搜索引擎。Milvus能够很好地应对海量向量数据，它集成了目前在向量相似性计算领域比较知名的几个开源库（Faiss， SPTAG等），通过对数据和硬件算力的合理调度，以获得最优的搜索性能。 用户只需要从docker hub上下载一个Milvus的最新镜像，一行命令即可启动，然后可以通过Python SDK或者Java
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2024-08-11 09:09:20
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Elasticsearch 从 2022 年 2 月发布的 8.0 版本开始，提供了基于向量的搜索和自然语言处理（NLP）功能。 下图清楚地展示
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2023-07-16 10:00:29
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什么是MilvusMilvus 是一款云原生向量数据库，它具备高可用、高性能、易拓展的特点，用于海量向量数据的实时召回。Milvus 基于 FAISS、Annoy、HNSW 等向量搜索库构建，核心是解决稠密向量相似度检索的问题。在向量检索库的基础上，Milvus 支持数据分区分片、数据持久化、增量数据摄取、标量向量混合查询、time travel 等功能，同时大幅优化了向量检索的性能，可满足任何向
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2023-10-27 14:52:20
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文章目录一.milvus是什么二.安装milvus三.使用milvus四.总结 一.milvus是什么milvus 是一款开源的向量相似度搜索引擎，支持针对 TB 级向量的增删改操作和近实时查询，具有高度灵活、稳定可靠以及高速查询等特点。milvus 还可以对标量数据进行过滤，进一步提高了召回率，增强了搜索的灵活性。在服务端，milvus 由 Milvus Core 和 Meta Store 两
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2023-11-26 12:29:55
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# GBase 数据库与 Hadoop 的结合
## 引言
在大数据时代，企业面临着如何有效存储和处理海量数据的挑战。GBase 数据库作为一种高性能的关系型数据库，具备强大的数据处理能力，而 Hadoop 作为一个开源的大数据处理平台，其分布式计算能力使得对海量数据的处理变得更加高效。本文将探讨 GBase 数据库和 Hadoop 的结合方式，帮助读者理解它们的工作原理及优势。
## GB
一、hadoop是什么？ (1)Hadoop是一个开源的框架，可编写和运行分布式应用处理大规模数据，是专为离线和大规模数据分析而设计的，并不适合那种对几个记录随机读写的在线事务处理模式。Hadoop=HDFS（文件系统，数据存储技术相关）+ Mapreduce（数据处理），Hadoop的数据来源可以是任何形式，在处理半结构化和非结构化数据上与关系型数据库相比有更好的性能，具有更灵活的处理能力，不
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2023-07-12 14:29:55
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近年来，随着数据量的激增，传统数据库技术在处理大数据时逐渐显现出不足之处。与此同时，Hadoop等大数据技术应运而生，为大规模数据处理提供了新的解决方案。然而，将传统数据库与Hadoop相结合的问题，常常给企业带来了许多技术挑战。本文旨在详尽地记录这方面的过程与思路，以便于技术人员借鉴。
### 背景定位
在信息爆炸的时代，企业面临着如何高效存储与分析海量数据的挑战。传统数据库如关系型数据库，
面试总结1.生产环境中有多少个reduce该问题可以总结为：1.一个task的map数量由谁来决定？ input split的大小间接决定了一个job拥有多少个map默认input大小是64M可以通过修改mapred.min.split.size参数决定input split的大小从而影响map数量a. map的数量通常是由输入文件的总块数决定的，正常的map数量的并行规模大致是每一个Node是1
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2024-07-26 13:02:03
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前言ClickHouse之所以会像闪电一样快（"blazing fast"），是多方面优化的结果，包括且不限于：高效且磁盘友好的列式存储，高效的数据压缩，精心设计的各类索引，并行分布式查询，运行时代码生成等。另外，ClickHouse为了最大限度地压榨硬件——尤其是CPU——的性能，实现了向量化查询执行（vectorized query execution）机制。这个名词相对于上面的那些可能没那么
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2024-01-10 12:24:31
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