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VectorDB
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新的EAGR框架增强了RAG系统中的多跳推理能力
研究人员开发了一个名为证据引导的自适应图检索（EAGR）的新框架，用于检索增强生成（RAG）系统中的多跳推理。EAGR无需专用的图数据库或显式的图物化，而是利用存储在VectorDB中的passage元数据派生的隐式语义图。该系统通过元数据查找，迭代评估累积的证据来指导语义方向的探索，从而扩展检索边界。在HotpotQA、2WikiMultiHopQA和MuSiQue等基准测试中，该方法实现了更高的基于LLM的答案准确性，平均比纯粹的…
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Enabled Cognition 构建带嵌入式 Qdrant 内存的私有、低延迟人形机器人
Enabled Cognition 正在开发具身自主人形机器人，这些机器人可在本地处理信息，解决了依赖云的机器人的延迟和隐私问题。通过将 Qdrant 等向量数据库直接嵌入机器人，这些系统可以实现实时决策以进行响应式行为，并保护用户隐私。这种方法模仿了人类记忆系统，其中 Qdrant 作为情景记忆和语义记忆的海马体，从而实现更强大、更安全的机器人认知。
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AI 工程师面试准备：VectorDB 分块与搜索解决方案
《Towards AI》推出的这个系列共两部分，深入探讨了 Vector Database (VectorDB) 的分块和搜索技术，提供了 20 个基于场景的问题及解决方案。内容旨在帮助个人准备 AI 工程师面试，侧重于 AI 数据管理领域的实际应用和问题解决。