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大模型时代的向量数据库(已完结)
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├──   第1章 大语言模型知识能力获取与知识问答实践/
│   ├── [ 36M]  1-1【张奇】大语言模型知识获取
│   ├── [ 47M]  1-2【张奇】大语言模型中的语言和知识分区
│   └── [ 12M]  1-3【张奇】大语言模型实践性思考
├──   第2章 从混乱到秩序—揭秘生成式搜索背后的概率/
│   ├── [5.1M]  2-1【栾小凡】从混乱到秩序-揭秘生成式搜索背后的概率
│   ├── [ 14M]  2-2【栾小凡】概率,信息检索的基石
│   ├── [ 39M]  2-3【栾小凡】从统计模型到深度学习模型
│   ├── [ 32M]  2-4【栾小凡】Milvus,向量数据库不知与稠密向量
│   └── [ 41M]  2-5【栾小凡】向量数据库的未来
├──   第3章 腾讯云向量数据库的技术创新与最佳实践/
│   ├── [9.0M]  3-1【伍旭飞】向量检索的基本介绍
│   ├── [8.6M]  3-2【伍旭飞】大模型时代的向量数据库定位
│   ├── [ 28M]  3-3【伍旭飞】腾讯云VectorDB架构
│   ├── [9.5M]  3-4【伍旭飞】腾讯云VectorDB的AINative能力
│   └── [ 25M]  3-5【伍旭飞】向量数据库未来的挑战
├──   第4章 阿里云向量检索增强大模型对话系统最佳实践/
│   ├── [ 20M]  4-1【施晨】大模型时代,为什么需要向量检索?
│   ├── [ 21M]  4-2【施晨】如何用向量检索“增强”大模型
│   ├── [ 15M]  4-3【施晨】向量数据库构建
│   ├── [6.3M]  4-4【施晨】大模型对话交互
│   ├── [2.7M]  4-5【施晨】落地案例与Demo
│   └── [ 15M]  4-6【施晨】一些思考
├──   第5章 百度智能云BES在大规模向量检索场景的探索实践/
│   ├── [ 10M]  5-1【刘轩】向量数据库应用概述
│   ├── [ 50M]  5-2【刘轩】百度BES工程实践
│   ├── [4.0M]  5-3【刘轩】百度BES向量检索示例
│   └── [ 12M]  5-4【刘轩】百度BES向量数据库应用案例介绍
├──   第6章 火山引擎向量数据库VikingDB技术演进及应用/
│   ├── [7.1M]  6-1【高丽萍】火山引擎向量数据库VikingDB生产的背景
│   ├── [ 33M]  6-2【高丽萍】VikingDB技术演进
│   └── [ 19M]  6-3【高丽萍】在大模型场景的应用及展望
├──   第7章 DingoDB多模向量数据库:大模型时代的数据引擎/
│   ├── [ 17M]  7-1【焦悦光】DingoDB简介
│   ├── [ 15M]  7-2【焦悦光】DingoDB技术架构与优势
│   └── [ 14M]  7-3【焦悦光】DingoDB与大模型的最佳应用实践
├──   第8章 搜索增强型(RAG)AI原生向量数据库 AwaDB 技术创新与实践/
│   ├── [ 13M]  8-1【李洁】AwaDB背景及特点介绍
│   ├── [2.6M]  8-2【李洁】AwaDB整体架构
│   ├── [ 15M]  8-3【李洁】AwaDB核心能力介绍
│   ├── [9.4M]  8-4【李洁】AwaDB技术创新点
│   ├── [1.6M]  8-5【李洁】AwaDB实操指南
│   ├── [1.5M]  8-6【李洁】结合RAG的最新实践
│   └── [ 26M]  8-7【李洁】QA
├──   第9章 GTE:预训练语言模型驱动的文本 Embedding/
│   ├── [ 15M]  9-1【龙定坤】Embedding模型背景介绍
│   ├── [ 17M]  9-2【龙定坤】RAG范式下的EmbeddingModel
│   └── [ 77M]  9-3【龙定坤】GTEEmbeddingModel
├──   第10章 jina-embeddings-v2: 打破向量模型 512 长度限制的新思路/
│   ├── [ 48M]  10-1【王楠】文本的向量表示
│   ├── [ 18M]  10-2【王楠】RAG应用与向量模型的长度限制
│   ├── [ 34M]  10-3【王楠】jina-embeddings-v2(1)
│   └── [ 47M]  10-4【王楠】jina-embeddings-v2(2)
├──   第11章 圆桌:大模型时代向量数据库新未来/
│   ├── [ 36M]  11-1【圆桌讨论】大模型时代向量数据库新未来(1)
│   ├── [ 54M]  11-2【圆桌讨论】大模型时代向量数据库新未来(2)
│   └── [ 46M]  11-3【圆桌讨论】大模型时代向量数据库新未来(3)
├──   第12章 向量数据库在金融大模型的落地中的挑战与思考/
│   ├── [ 11M]  12-1【谭力鸣】金融大模型的定位与愿景
│   ├── [9.7M]  12-2【谭力鸣】金融大模型与知识库
│   ├── [ 63M]  12-3【谭力鸣】落地与产品实践
│   └── [ 12M]  12-4【谭力鸣】未来展望
├──   第13章 利用向量数据库搭建企业知识库的优化实践/
│   ├── [6.8M]  13-1【姜勇】建设企业知识库目前的困境
│   ├── [ 12M]  13-2【姜勇】知识管理新方式:向量数据库
│   ├── [ 41M]  13-3【姜勇】如何提高数据召回的准确率
│   └── [ 21M]  13-4【姜勇】未来企业知识库展望
├──   第14章 使用向量数据库快速构建本地轻量图片搜索引擎/
│   ├── [9.8M]  14-1【苏洋】场景简述&简明原理
│   ├── [ 21M]  14-2【苏洋】技术选型的可选选项
│   ├── [9.8M]  14-3【苏洋】实现三步走
│   └── [ 11M]  14-4【苏洋】能力验证
└──   第15章 向量数据库在大模型时代的应用/
    ├── [ 53M]  15-1【章平】向量数据库在大模型时代的应用(1)
    └── [ 50M]  15-2【章平】向量数据库在大模型时代的应用(2)


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    3、点卡软件所售点卡软件无法使用的;

  • 3、发货:手动发货商品,在卖家未发货前就申请了退款的;

    4、服务:卖家不提供承诺的售后服务的;(双方提前有商定和描述中有显著声明的除外)

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  • 3、点卡软件商品,默认按商品详情作为纠纷评判依据(特别声明或有商定除外);

  • 4、营销推广商品,默认按商品详情作为纠纷评判依据(特别声明或有商定除外);

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