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随着大语言模型（LLM）的普及，向量数据库也成为了热门话题。只需寥寥几行简单的 Python 代码，向量数据库就能充当 LLM 廉价却高效的“外挂大脑”。但我们真的需要一个专门的向量数据库吗？ 为什么 LLM 需要向量搜索？ 首先，让我简要介绍一下为什么 LLM 需要使用向量搜索技术。向量搜索是一个存在已久的问题：给定一个对象，在集合中找出与之最相似对象的过程就是向量搜索。文本、图像等都可以转换为向量表示，从而将文本或图像的相似性问题转化为向量相似性问题。 文本搜索（图片来源） 在上面的例子中， …

LangChain 是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架。它使应用程序能够： 具备上下文感知能力：将语言模型连接到各种上下文来源（提示词指令、少样本示例、作为回答依据的业务内容等）。 进行推理：依靠语言模型进行推理（例如如何根据提供的上下文作答、应当采取什么行动等）。 pgvecto.rs 是 Postgres 中的一款向量搜索扩展。在本篇博客中，我们将向你展示如何使用 LangChain 和 pgvecto.rs 构建 LLM 应用程序。 安装依赖 使用 LangChain 集成需要安 …

LlamaIndex 是一个简单、灵活的数据框架，用于将自定义数据源连接到大语言模型（LLM）。 pgvecto.rs 提供了 LlamaIndex 集成，允许你快速检索最相似的向量。在本篇博客中，我们将向你展示如何使用 pgvecto.rs 和 LlamaIndex 构建一套 RAG 流水线。 安装依赖 使用 LlamaIndex 集成需要安装以下依赖项： pip install llama-index "pgvecto_rs[sdk]" 你可以在 Docker 容器中启动安装了 …