如何基于向量数据库和LLM构建企业专属Chatbot
随着ChatGPT的问世,人们开始认识到大语言模型(LLM,Large language model)和生成式人工智能在多个领域的潜力,如文稿撰写、图像生成、代码优化和信息搜索等。LLM已成为个人和企业的得力助手,并朝着超级应用的方向发展,引领着新的生态系统。本文介绍如何基于PolarDB PostgreSQL版向量数据库和LLM构建企业专属Chatbot。
如何使用PolarDB和AnalyticDB构建实时数据仓库
本文介绍如何利用云原生数据库 PolarDB MySQL 版和云原生数据仓库 AnalyticDB MySQL 版构建高性能实时数据仓库。通过数据同步技术,实现数据的高效传输与实时分析;同时,借助冷热分离存储技术,显著降低存储成本,满足企业对性能与成本的双重需求。
使用PolarDB IMCI向量检索与AI能力构建RAG系统-云原生数据库 PolarDB-阿里云
本文介绍如何基于列存索引(IMCI)的实时分析能力快速搭建知识问答系统(RAG应用)。同时,结合PolarDB for AI归纳生成能力,有效解决大语言模型(LLM)在准确性和实时性方面的局限。通过提升问答场景下回复内容的实时性和准确性,构建出高效、精准且可靠的知识问答系统。
使用开源ProxySQL构建PolarDB-X标准版高可用路由服务 岂不是也会出现非强一致的情况?
用这个文章 https://zhuanlan.zhihu.com/p/697117089 使用开源ProxySQL构建PolarDB-X标准版高可用路由服务 构建出来的高可用服务那岂不是也会出现非强一致的情况?
使用开源ProxySQL构建PolarDB-X标准版高可用路由服务
作者:严华 前言 PolarDB-X 作为PolarDB分布式版,是阿里巴巴自主设计研发的高性能云原生分布式数据库产品,采用 Shared-nothing 与存储分离计算架构,支持集中式和分布式一体化形态,具备金融级数据高可用、分布式水平扩展、混合负载、低成本存储和极致弹性等能力,坚定以兼容MySQL开源生态构建分布式能力,为用户提供高吞吐、大存储、低延时、易扩展和超高可用的云时...
工作原理以及如何使用该功能加速索引构建
跨机并行查询功能还可以用于加速构建B-tree索引,同时支持加速创建B-Tree索引的GLOBAL索引。本文介绍工作原理以及如何使用该功能加速索引构建。
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