在构建人工智能应用时，工程团队使用向量数据库，常面临管理多个数据库和复杂同步逻辑的情况。 而 Timescale 提出了一种新的方法——“向量化器（Vectorizer）”，它可以自动化创建嵌入向量、生成嵌入表、同步嵌入数据等，使构建 RAG（检索增强生成）、搜索和 AI 代理等系统更加简便。 Vectorizer 基于 PostgreSQL 实现，通过自动同步嵌入向量，解决了向量数据库存在的两大核心问题： 嵌入与源数据分离：向量数据库（如 Pinecone）将嵌入向量视为独立的数据，与源数据（如文本、图像）脱节，迫使开发团队同时管理多个系统（如 DynamoDB、OpenSearch），来处理不同类型的数据和搜索功能。 复杂的同步操作：每次数据更新、删除时，需要在多个数据库中执行同步操作，增加了系统复杂性和出错的可能性，带来了维护成本的增加。…
Read Morecursor+v0+reweb=中高级全栈AI程序员，这套组合基本上可以替代中低级全栈程序员，不需要写代码即可完成前后端 等于是重构了程序员的工作模式，不用这些ai工具的程序员是封建社会的码农，用这些工具的就是现代社会码农。
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Read MoreEmbedding是一种将高维数据映射到低维向量空间的技术，用来表示数据的语义或特征信息。简单来说，嵌入是将复杂的对象（如单词、句子、图像等）转化为固定大小的数值向量。视频介绍了Embedding的基本概念，Embedding嵌入向量生成的过程。 2分钟学点RAG -… – @黄建同学 的视频 – 视频 – 微博 (weibo.com)
Read More视频生成5B模型CogVideo开源了！大幅度优化了模型的推理性能，推理门槛大幅降低。#ai##chatgpt# 基于论文：CogVideoX: Text-to-Video Diffusion Models with An Expert Transformer（带有专家 Transformer 的文本到视频扩散模型） 摘要： 我们介绍了 CogVideoX，这是一种大规模扩散Transformer模型，旨在根据文本提示生成视频。 为了有效地对视频数据进行建模，我们建议利用…
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Read MorevLLM 学习vLLM，使用vLLM部署Qwen2-0.5B的模型，并使用docker部署。 https://docs.vllm.ai/en/latest/serving/deploying_with_docker.html https://www.modelscope.cn/models/qwen/Qwen2-0.5B-Instruct-GPTQ-Int4 https://github.com/QwenLM/Qwen2?tab=readme-ov-file https://huggingface.co/Qwen/Qwen2-0.5B-Instruct-GPTQ-Int4 环境 python 3.8 cuda 12.5 pytorch #与cuda匹配的版本,这里选择与12.1的cuda匹配 transformers>=4.40.0 安装cuda…
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