Recensioni e Dettagli del Prodotto Chroma Vector Database

In realtà, come vediamo, il mondo si sviluppa a un ritmo molto veloce nella tecnologia e vengono prodotti molti dati giorno dopo giorno. Ma è solo la produzione di dati che è vantaggiosa per noi? Dico di no, perché penso che utilizzare questi dati e trovare intuizioni significative da essi sia la cosa vantaggiosa. Quindi i database Chroma fanno esattamente questo, aumentando la rilevanza della risposta ai dati. Come vediamo, ci sono i LLM che hanno cambiato il mercato dell'IA: inizialmente erano con un sistema batch, il che significa che davano risposte solo in base ai dati su cui erano stati addestrati, che diventano dati obsoleti col passare del tempo. Per risolvere questo problema, sono stati introdotti sistemi online che hanno anche il concetto di RAG, che è la generazione aumentata dal recupero -> RAG ha due componenti: il recuperatore e il generatore, che aiutano ad aumentare la rilevanza della risposta dei LLM. Quindi, come vengono implementati i RAG con i LLM? Tutto ciò viene fatto utilizzando database vettoriali che contengono dati estratti con caratteristiche correlate, rendendo la risposta più altamente rilevante. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Mi sta aiutando a memorizzare gli embedding dei vettori e a interrogarli successivamente per RAG o Ricerca di Similarità. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

costruisci una chat FAQ dove ho usato chromadb per memorizzare le domande e risposte passate Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Serve come database vettoriale per memorizzare gli embedding. Questo ci consente di creare facilmente applicazioni di intelligenza artificiale generativa. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Aiuta a memorizzare vettori ad alta dimensione. Per trovare record duplicati in documenti o articoli, sto usando Chroma Vector Db per memorizzare i vettori. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.