epilot通过实施检索增强生成（RAG）技术，提升了AI邮件建议功能，帮助用户快速响应客户邮件。该系统整合历史邮件和外部数据，提供个性化回复，提升沟通效率。未来将支持邮件附件和可定制知识库，推动能源行业的垂直AI发展。
本文探讨如何利用Weaviate和LangChain优化文档检索，强调交叉引用从摘要获取原始文档的重要性。提供了环境准备、数据导入和查询示例，展示了构建高效RAG管道的方法。
Krish Palaniappan采访了Weaviate的CEO Bob van Luijt，讨论了向量数据库在AI应用中的重要性。Bob解释了向量嵌入和数据库从SQL到NoSQL再到向量数据库的演变。向量数据库在搜索和推荐系统中表现出色，能高效处理大量数据。他强调了开发者体验和社区反馈的重要性，并介绍了检索增强生成（RAG）在AI中的作用。Weaviate专注于AI原生应用，提供多种数据存储选项，未来将聚焦于AI集成和灵活性。
福布斯全球网站发布的2023 AI 50榜单中唯一一个开源的向量数据库Weaviate表现出色。Weaviate在数据持久化、容错性、混合搜索和水平扩展方面表现出色。文章提供了使用Weaviate的快速上手指南，并介绍了向量检索的方法。还讨论了封装T2V Transformer服务、建立结构化的非结构化数据向量索引和向量数据落地存储的膨胀问题。
Pinecone vs Weaviate: Unveiling Their Functionality In the realm of data management, [**Pinec ...
RAG系统的成功在很大程度上取决于其高效地获取和处理海量信息的能力。向量数据库又在其中发挥了不可替代的作用，并构成了RAG系统的核心。向量数据库专门用于存储和管理高维向量数据，它们能把文本、图像、音频甚至视频转换为向量并存储（这一点将在后文中详细阐述）。RAG系统最终能实现的效果就取决于这些底层向量数据库的表现。 在众多向量数据库和向量库中，每个都有自己的一些特点，选择一个适合自己应用场景的...
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