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向量搜索和数据库在人工智能长期记忆中的应用

向量搜索 AI 机器学习数据库嵌入 Github 开源项目

该项目深入探讨人工智能长期记忆技术中的向量搜索和数据库应用。课程内容涵盖向量搜索的理论基础和实际实现，包括文本和图像嵌入、低维向量搜索、降维技术、近似最近邻搜索、聚类和量化等关键主题。由Pinecone创始人Edo Liberty和FAISS主要开发者Matthijs Douze等行业专家主讲，为学习者提供全面而专业的向量搜索知识。

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介绍相关项目

haystack-tutorials - 提供构建生产级LLM应用和智能搜索系统的全面教程

GithubHaystackLLM应用deepset开源项目搜索系统检索增强生成管道

本页面汇集了多个教程，展示如何使用最新的自然语言处理（NLP）模型构建生产级LLM应用、检索增强生成流水线和智能搜索系统。这些教程涵盖问答系统的构建、模型微调、可扩展的QA系统开发、预处理和元数据过滤等内容。所有教程均可在Colab中运行，便于快速实践和验证。

Qdrant - 开源高性能向量数据库与相似度搜索引擎

AI工具Qdrant人工智能向量搜索开源技术数据库

Qdrant是一款开源向量数据库和相似度搜索引擎，专注于高维向量处理和大规模AI应用。基于Rust开发，Qdrant提供高性能和可靠性，支持云原生扩展和高可用性。它易于部署使用，具有成本效益的存储选项。Qdrant适用于高级搜索、推荐系统、检索增强生成(RAG)、数据分析和异常检测等场景。作为新一代AI应用的基础，Qdrant能处理数十亿向量，满足企业级需求。

tutorial - 机器学习和深度神经网络算法综合教程

Github人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络算法

该教程全面介绍机器学习和深度学习算法，涵盖从基础到高级的内容。包括环境搭建、入门指南、框架介绍和核心概念。详细讲解BP神经网络、SVM、决策树等多种算法，以及回归、聚类和贝叶斯等模型。提供丰富的理论知识和实践指导，适合系统学习AI和算法的开发者参考。

vespa - 大规模数据集搜索与推荐的高性能解决方案

GithubVespa开源项目性能搜索机器学习模型高可用性

Vespa 是一个高性能平台，专为大规模数据集的搜索、推荐和个性化任务设计。它支持向量、张量、文本和结构化数据的实时组织和推断，具备高可用性和可扩展性。Vespa 被广泛应用于大规模互联网服务，每秒处理数十万次查询。用户可以选择在云端或本地部署应用，平台提供详尽的文档和不断更新的博客，帮助用户开发和集成。

opensearch-neural-sparse-encoding-v1 - 跨平台高效搜索的稀疏检索模型

GithubHuggingfaceLucene倒排索引MS MARCO数据集OpenSearch开源项目查询扩展模型稀疏检索

此开源项目展示了一个学习型稀疏检索模型，通过将查询和文档编码为稀疏向量，提供高效的搜索解决方案。模型在MS MARCO数据集上进行训练，并在BEIR基准测试中展示了优良的搜索相关性与推理速度。支持OpenSearch神经稀疏功能，能与Lucene倒排索引结合，进行高效的索引与搜索。该项目提供多个模型版本，适应不同的数据集与应用需求。使用者能在OpenSearch集群内或通过HuggingFace模型API进行模型的外部运行。

deeplake - 面向 AI 的数据库，由针对深度学习应用程序优化的存储格式提供支持

AI数据库Deep LakeGithub向量存储开源项目数据版本控制深度学习

Deep Lake是一个为深度学习设计的AI数据库，提供多云和本地数据存储方案，支持动态数据类型如嵌入向量、音频、视频等。它通过即时可视化、高级查询和向量搜索功能，以及与LangChain、Weights & Biases等工具的无缝整合，优化了企业级LLM产品的部署和数据管理。该平台适用于各种规模的数据，支持无服务器架构。

Embedefy - 高效嵌入向量生成平台助力多元AI应用增强

AI工具AI应用Embedefy向量空间嵌入数据表示

Embedefy是一个专业的嵌入向量生成平台，旨在简化AI应用的增强过程。该平台采用开源模型，支持用户灵活切换至自有基础设施。Embedefy广泛适用于检索增强生成(RAG)、模型微调、语义搜索、聚类、推荐、异常检测和分类等领域。通过提供API和PostgreSQL扩展，Embedefy使嵌入向量功能能够无缝集成到应用程序和数据库中，为AI开发提供强大支持。Embedefy提供高性价比的嵌入向量生成服务，特别适合处理大规模数据集，为各类AI项目提供高效、经济的解决方案。

AI-For-Beginners - 人工智能初学者课程

AI伦理GithubPyTorchTensorFlow人工智能开源项目热门神经网络

《AI-for-Beginners》是一个为期12周的课程，涵盖了从神经网络和深度学习到计算机视觉和自然语言处理的多种AI主题。本课程适合初学者，通过具体的课程内容及实践，帮助你理解并应用AI技术。此外，课程还包括伦理问题的讨论，确保技术应用的负责任。加入我们，一起在AI的世界中不断探索和学习。

start-machine-learning - 入门机器学习与人工智能的免费课程

AI新手教程GithubLouis Bouchard人工智能免费在线课程开源项目机器学习

2024年为希望深入机器学习和人工智能的初学者提供全面指导。即使没有编程、数学或机器学习背景，通过阅读文章、观看视频、参与免费在线课程和不断实践，也可逐步提升专业水平。指南中还涵盖了最新动态和先进技术更新。持续学习和实践，是达成专业精通的必经之路。

modelscope-classroom - AI技术全流程学习平台

AIGCAI开发GithubLLM大模型ModelScope开源项目深度学习教程

ModelScope教室集合了魔搭社区的深度学习教程，提供从基础到高级的AI技术学习资源。涵盖LLM大模型、AIGC、量化技术等热门主题，以及训练、推理、部署和应用搭建的实践指导。平台每月更新多个教程，目前已涵盖30+个AI技术主题，包括人类偏好对齐训练、LISA微调等前沿技术解析，为开发者提供全面的AI学习环境。

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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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