腾讯云联合Elastic推出Elasticsearch解决方案，定位为AI时代搜索与向量数据库核心工具。方案核心能力包括：

在向量检索领域，传统近似最近邻（ANN）方案为追求速度通常会损失1-15%的召回率，且内存占用大（数GB），依赖GPU或集群，难以在边缘设备部署。本文介绍一套纯...

PageIndex 是一种无向量、基于推理的检索增强生成（RAG）方法，无需 Embedding、分块或向量数据库即可从长文档中检索答案。

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在 RAG 场景里：文本 → Embedding 模型 → 变成一串浮点数（向量）→ 存进去。用户提问时，问题也变成向量，然后找语义最接近的文本片段。

向量数据库存储 Embedding，也就是文本、图像或音频的数值表示，并在查询时检索语义上最接近的结果。RAG 系统正是基于这一机制运作。本文对比三个主流方案，...

向量数据库与传统数据库最大的不同在于：它处理的是非结构化数据的语义，而不是精确的字段值。它的核心逻辑可以概括为：

向量数据库的解析和应用分析解释了向量数据库的原理，本文从传统数据库对比角度上解释。

传统关系型数据库（MySQL、PostgreSQL）与NoSQL数据库（MongoDB、Redis）擅长处理结构化或半结构化数据，核心能力是“精确匹配”（如按I...

腾讯云ES与Elastic联合推出基于Agentic RAG技术的Elasticsearch服务，构建高效AI应用平台以应对企业生成式AI构建中的规模化瓶颈（超...

为解决大模型与AI应用落地过程中的算力损耗及工程化瓶颈，腾讯云全面升级Data+AI架构，重构敏捷数据底座。通过全面部署存算分离架构、升级向量数据库以及融合Da...

腾讯云联合Elastic自2019年起合作，基于Elasticsearch构建Agentic RAG解决方案，助力企业高效落地生成式AI应用。针对企业构建生成式...

向量数据库市场正在快速增长。据 Fundamental Business Insights 的报告，全球向量数据库市场规模 2024 年为 22 亿美元，预计 ...

向量数据库是当今AI技术栈中非常关键的一环，解决了传统数据库无法处理的 语义理解和相似性搜索 问题。

专用向量数据库大多聚焦于向量检索的单点性能，却难以兼顾结构化数据处理、ACID 事务支持、复杂查询能力，导致企业不得不搭建 “业务数据库 + 向量数据库” 的两...

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开源向量数据库初创公司 Qdrant Solutions GmbH 今日宣布，已筹集 5000 万美元的早期资金，旨在为更智能、响应更迅速的人工智能应用铺平道路...

完成通过langchain框架使用大模型后，我们学习golang操作向量数据库，qdrant向量数据库支持http协议和grpc协议。grpc协议有个客户端库