Reseñas y detalles del producto de Chroma Vector Database

En realidad, a medida que vemos que el mundo se desarrolla a un ritmo muy rápido en tecnología, se produce una gran cantidad de datos día a día. Pero, ¿es solo la producción de datos beneficiosa para nosotros? Digo que no, porque creo que usar estos datos y encontrar ideas significativas a partir de ellos es lo que realmente es beneficioso. Así que las bases de datos de croma están haciendo exactamente esto, aumentando la relevancia de la respuesta de los datos. Como vemos, hay modelos de lenguaje grande (LLM) que han cambiado el mercado de la inteligencia artificial. Primero, están con un sistema por lotes, lo que significa que solo dan respuestas de acuerdo con sus datos entrenados, que se vuelven datos antiguos con el paso del tiempo. Para resolver este problema, se introdujeron sistemas en línea que también tienen el concepto de RAG, que es la generación aumentada por recuperación. RAG tiene dos componentes: recuperador y generador, que ayudan a aumentar la relevancia de la respuesta de los LLM. Así que, ¿cómo se implementa RAG con LLM? Todo se hace utilizando bases de datos vectoriales que contienen datos extraídos con características relacionadas, lo que hace que la respuesta sea más altamente relevante. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

It is helping me to store the vector embeddings and query them later for RAG or Similarity Search. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Me ayuda a implementar la aplicación de IA en producción sin ninguna situación de cuello de botella para la gestión de bases de datos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

It serves as a vector database for storing embeddings. This allows us to easily create generative AI applications. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Ayuda a almacenar vectores de alta dimensión. Para encontrar registros duplicados en un documento o artículo, estoy utilizando Chroma Vector Db para almacenar los vectores. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.