Los grandes modelos de lenguaje se están integrando rápidamente con las aplicaciones empresariales y están cambiando profundamente varios vínculos industriales de las empresas. Los datos utilizados para el entrenamiento de modelos grandes incluyen varios tipos de datos no estructurados, como documentos, imágenes, audio y video, etc., y las capacidades de las bases de datos relacionales tradicionales son limitadas. Al convertir estos datos no estructurados en vectores multidimensionales, se pueden estructurar y administrar en la base de datos de vectores para lograr procesos eficientes de almacenamiento y recuperación de datos. Combinado con la función de recuperación de similitudes, puede resolver eficazmente el problema de la baja puntualidad del conocimiento y la baja puntualidad. de modelos grandes, problemas como capacidad de entrada limitada y baja precisión.
Como base de datos vectorial distribuida nativa de la nube a nivel empresarial, Transwarp Hippo ha sido bien recibido por muchos usuarios desde su lanzamiento, ya que ayuda a los usuarios a realizar el almacenamiento, la gestión y la recuperación de datos vectoriales y acelera la exploración y práctica de grandes escenarios de modelos. Para reducir aún más el umbral y el costo para los usuarios al usar la base de datos vectorial, Hippo lanzó Community Edition, que se puede instalar e implementar en una sola máquina, lista para usar, y admite múltiples interfaces y actualización de vectores en tiempo real . /datos escalares y múltiples recuperaciones de vectores, lo que ayuda a los usuarios a explorar escenarios de modelos grandes a bajo costo y rápidamente, como la creación de bases de conocimiento y robots inteligentes para responder preguntas.
Recursos mínimos, instalación rápida
