Milvus 是什么? 在人工智能与大数据技术飞速发展的今天,处理海量非结构化数据(如图片、音频、文本等)成为关键挑战。Milvus 作为一款开源的向量数据库,专注于大规模向量数据的相似性搜索,为解决这一难题提供了高效方案。它通过嵌入技术将非结构化数据转化为向量,实现存储、索引和相似性分析,例如在图
在AI时代,数据是燃料,但原始的非结构化数据——文本、图像、音频——对机器而言如同天书。数据向量化正是破解这道屏障的核心技术,它将人类语言、视觉和声音转化为机器可理解的数学语言。如果说向量数据库是AI的“记忆中枢”,那么向量化就是为它提供标准化记忆单元的“翻译引擎”。 一、为什么需要数据向量化? 传
向量就像一个有方向的箭头🎯,它不仅能告诉你“有多少”(大小),还能告诉你“往哪去”(方向)。下面我用最生活化的方式解释它: 🧭 一、向量的本质:方向 + 大小 方向:比如导航说“向前走500米”,“向前”就是方向。 大小:比如“500米”就是长度或强度。 例子: 风💨:北风3级(方向:北,大小
你是否曾好奇,为什么电商平台总能推荐你心仪的商品?为什么智能助手能瞬间找到最相关的资料?这一切的秘密,都藏在一种名为向量数据库的技术中。它不仅是AI时代的数据基石,更是让机器“理解”人类世界的魔法引擎。 🧠 一、什么是向量数据库?从概念到核心价值 向量数据库,顾名思义,是专门用于存储、检索和处理向
在人工智能语音合成领域,CosyVoice2 以其卓越的性能和丰富的功能脱颖而出。无论是为有声读物增添生动的语音,还是为智能客服打造自然流畅的交互体验,CosyVoice2 都能大显身手。相对于 Spark-TTS 和
Index-TTS 是哔哩哔哩推出的一款工业级、可控性强的文本转语音(TTS)系统。它基于开源项目 XTTS 和 Tortoise 进行深度优化,融合了类 GPT 的生成式模型架构,能够将文本快速转化为自然、流畅、高保真的语音。目前已经上线到个人网站,可通过点击网站菜单中的index-tts
在人工智能飞速发展的今天,文本转语音(Text-to-Speech,简称 TTS)技术已经广泛应用于智能语音助手、有声读物生成、无障碍阅读等多个领域。而 Spark-tts 作为一款功能强大且灵活的 TTS 工具,以其高效的性能和丰富的功能受到众多开发者和使用者的青睐。本文将为你详细介绍 Spark
在大模型技术快速迭代的今天,推理框架的选择直接影响模型部署效率与业务落地成本。本文从核心技术、性能表现、硬件适配、适用场景四大维度,对比分析 vLLM、SGLang、LMDeploy 与
记录一下在网上搜罗的平常使用SGLang中可能会经常用到的一些命令以及选项 一、基础配置
SGLang 是一款面向大语言模型(LLM)和视觉语言模型(VLM)的高性能开源推理引擎,通过协同优化后端运行时与前端语言接口,显著提升模型推理效率和开发灵活性。 核心特点与技术亮点