OSS&Tablestore 向量检索能力全新升级，重塑AI时代数据管理
【阅读原文】戳：OSS&Tablestore 向量检索能力全新升级，重塑AI时代数据管理 众所周知，优质数据是AI大模型持续迭代的核心。根据IDC预测2025年全球数据量将达到175 ZB，在如此繁杂的数据资源中，如何精准地捕捉数据间的语义关系，提升信息检索的效率，成为了大模型的核心竞争力之一。因此，在AI生产链路中，向量检索技术通过推理应用实现数据价值，将不同模态的数...
OSS&Tablestore 向量检索能力全新升级，重塑AI时代数据管理
众所周知，优质数据是 AI 大模型持续迭代的核心。根据 IDC 预测 2025 年全球数据量将达到 175ZB，在如此繁杂的数据资源中，如何精准地捕捉数据间的语义关系，提升信息检索的效率，成为了大模型的核心竞争力之一。因此，在 AI 生产链路中，向量检索技术通过推理应用实现数据价值，将不同模态的数据在同一空间中进行表达和检索，在自然语言处理、计算机视觉等应用领域起到了重要作用。 ...
表格存储（Tablestore）支持 Serverless 低成本向量检索服务
1. 场景 这里介绍两个经典的向量数据库场景，一是新兴的 RAG 应用，二是传统的多模态搜索，通过整合向量数据库，用户可以高效和灵活的访问大规模数据。 1.1 场景一：新兴的RAG应用 RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合检索与生成的方法，主要用于自然语言处理任务。它通过首先从知识库中检索相关语料，再将这些信息输入给生...
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