Chroma-Vektor-Datenbank

Ein speicherinterner Chroma-Vektorspeicher speichert Daten im RAM Ihres Computers. Der Index der vektorisierten Dokumente ermöglicht eine schnelle Abfrage und das Abrufen von Daten. Aufgrund von Speicherbeschränkungen ist die In-Memory-Datenbank für kleine bis mittelgroße Datensätze ausgelegt.

Wenn Sie keine Verbindung zu einem Vektorspeicher angeben, wird der vektorisierte Inhalt in der standardmäßigen In-Memory-Chroma-Datenbank gespeichert. Der Inhalt bleibt nicht über das Experiment hinaus bestehen, so dass die Chroma-Option keine praktikable Produktionsmethode für den Einsatz eines RAG-Musters darstellt.

Milvus vektordatenbank

Eine Milvus -Vektordatenbank verfügt über eine skalierbare und verteilte Architektur. Es bietet eine hohe Leistung beim Abrufen von Daten, wenn es eine optimierte Indizierung hat und viele Indizierungsalgorithmen und Abstandsmetriken unterstützt. Sie ist für große Datenmengen ausgelegt und ist langlebiger als eine Chroma-Datenbank.

Der vektorisierte Inhalt bleibt für zukünftige Muster erhalten. Weitere Informationen finden Sie unter "Arbeiten mit Milvus ".

Wenn Sie Milvus in einer verschlüsselten Lösung verwenden, machen Sie sich mit den Regeln für Namenskonventionen und Datenbankschema vertraut:

• Die Namen der Sammlungen haben dieses Format: autoai_rag_a0b1c2d3_ymdHMS> wobei y-Jahr, m-Monat, d-Tag, H-Stunden, M-Minute, S-Sekunde.
• Eine Milvus -Datenbank verwendet dieses Schema:

Nächste Schritte

Folgen Sie dem schnellen Weg, um die Suche nach einem RAG-Muster zu automatisieren

Übergeordnetes Thema: Aufbau von RAG-Experimenten mit AutoAI