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向量数据库的行业标准逐渐清晰！Vector DB Bench 正式开源！
大模型带火了向量数据库赛道，也让各式各样的向量数据库进入开发者视野。对于开发者而言，如何选择一个适合自己的向量数据库至关重要。不过，向量数据库的选型并不简单，开发者不仅需要对市面上各种开源和闭源的数据库进行全面的性能评估，还要根据自己的业务数据设计测试方案……为了让更多开发者可以匹配到适合自己业务的向量数据库，我们开发了一个全新的开源性能测试工具——Vector
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我决定给 ChatGPT 做个缓存层 >>> Hello GPTCache
0.9），但是没有一个负样本命中缓存。原因可能是相似性评估器中使用的模型针对该数据集进行过微调，所以几乎所有负样本的相似性打分都降低了。以上就是团队进行的典型实验，目前，我们已将
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GPTCache：LLM 应用必备的【省省省】利器
响应存储在缓存中可以显著减少检索响应所需的时间。如果之前的请求已经存储在缓存中，能够更大幅度地降低响应时间，提高应用程序的整体性能。重点二，节省开销。大多数
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艾瑞巴蒂看过来！OSSChat 上线：融合 CVP，试用通道已开放
还在纠结于反复查找开源项目的技术文档？团队常因频繁搜索开源项目主页导致效率低下？每天都要问一遍【开源项目中那些“小白问题”究竟有没有更快的解决方法？】对此，只想对你说：赶紧试试
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向量数据库的下一站，2023 的 8 个预测
的方式，将向量生成和向量检索拆分两个阶段，主要原因在于向量数据库上游的应用场景非常复杂，作为一个数据库产品，抽象层次很重要，太早关注太多业务细节很容易导致产品的通用性和基础能力被带跑偏。单机
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轻松玩转十亿向量检索（SIFT1B）
https://github.com/milvus-io/bootcamp/blob/master/docs/labs/lab2_sift1b_100m.md
2019年8月28日