#weaviate — Public Fediverse posts

→ Mindlid: 20% lift in top-1 recall for wellness app

🔗 Available via #GeminiAPI & #VertexAI
Integrates with #LangChain, #LlamaIndex, #Haystack, #Weaviate, #Qdrant, #ChromaDB & Vector Search
🧪 Colab notebooks for Gemini API & Vertex AI ready to use

🌐
https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-embedding-2-generally-available/

→ Mindlid: 20% lift in top-1 recall for wellness app

🔗 Available via #GeminiAPI & #VertexAI
Integrates with #LangChain, #LlamaIndex, #Haystack, #Weaviate, #Qdrant, #ChromaDB & Vector Search
🧪 Colab notebooks for Gemini API & Vertex AI ready to use

🌐
https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-embedding-2-generally-available/

→ Mindlid: 20% lift in top-1 recall for wellness app

🔗 Available via #GeminiAPI & #VertexAI
Integrates with #LangChain, #LlamaIndex, #Haystack, #Weaviate, #Qdrant, #ChromaDB & Vector Search
🧪 Colab notebooks for Gemini API & Vertex AI ready to use

🌐
https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-embedding-2-generally-available/

→ Mindlid: 20% lift in top-1 recall for wellness app

🔗 Available via #GeminiAPI & #VertexAI
Integrates with #LangChain, #LlamaIndex, #Haystack, #Weaviate, #Qdrant, #ChromaDB & Vector Search
🧪 Colab notebooks for Gemini API & Vertex AI ready to use

🌐
https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-embedding-2-generally-available/

→ Mindlid: 20% lift in top-1 recall for wellness app

🔗 Available via #GeminiAPI & #VertexAI
Integrates with #LangChain, #LlamaIndex, #Haystack, #Weaviate, #Qdrant, #ChromaDB & Vector Search
🧪 Colab notebooks for Gemini API & Vertex AI ready to use

🌐
https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-embedding-2-generally-available/

Databases for #AI: Should you use a vector #database? 🤔

This article compares #opensource projects competing to handle modern #AI workloads, including #machinelearning and #LLMs. Discover which databases best meet today’s AI challenges: https://lpi.org/636x

(Disclaimer: This post contains an AI-generated image.)

#AndyOram #AI #vectordatabase #machinelearning #LLMs #SQL #opensource #hybridsearch #generativeAI #MariaDB #MongoDB #Milvus #Qdrant #Weaviate #Vespa #ChromaDB #LanceDB

Векторный поиск: как выбрать систему и не пожалеть

От поиска по архивам документов и медиафайлам до рекомендательных систем и AI приложений — всюду работают эмбеддинги и векторный поиск. Но когда дело доходит до выбора конкретного инструмента, глаза разбегаются: Qdrant, Milvus, Weaviate, Redis, Elasticsearch, Pgvector… Если вы: - планируете внедрять семантический поиск в свой продукт, - выбираете между проверенными временем БД и специализированными системами обработки векторов, - ищете независисые бенчмарки, то этот материал — для вас. Мы разберем основные концепции векторного поиска, сравним популярные open-source решения и протестируем скорость их работы с учетом загрузки процессора и памяти.

https://habr.com/ru/companies/tensor/articles/970480/

#векторный_поиск #pgvector #pgvectors #milvus #weaviate #redis #qdrant #vespa #elasticsearch #chroma