エントリーの編集
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
記事へのコメント1件
- 注目コメント
- 新着コメント
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
3分プロトタイピング: ベクトルデータベース超入門 - ROUTE06 Tech Blog
連載「3分プロトタイピング」 Streamlitを用いたAIチャットアプリ RAGを使ってAIチャットアプリケーショ... 連載「3分プロトタイピング」 Streamlitを用いたAIチャットアプリ RAGを使ってAIチャットアプリケーションに知識を与える ベクトルデータベース超入門(この記事です) 前回、前々回とAIアプリケーションのプロトタイプを作る時に便利な2つのフレームワーク: StreamlitとLlamaIndexを紹介しました。 この記事では、本格的なAIアプリケーションを作成するときに必要になることの多い、ベクトルデータベースを紹介します。今回も説明が長くなりますが、コード部分は3分で試せることを目指しています! ベクトルデータベース、ベクトル検索とは ベクトルデータベースとはどのような技術か、AWSのドキュメントがわかりやすく説明しているので引用します。 ベクトルデータベースは、ベクトルを高次元の点として保存および取得する機能を提供します。 これらには、N 次元空間の最も近い近傍を効率的かつ高
2024/01/10 リンク