向量索引多版本共存：RAG训练与在线服务平滑切换 大家好，今天我们来探讨一个在实际应用中非常重要的课题：向量索引的多版本共存，以及如何利用它来支持检索增强生成（RAG）模型的训练与在线服务平滑切换。在RAG系统中，向量索引扮演着知识库的角色，负责将大量的文档或数据转化为向量形式，以便于快速检索与查询。然而，随着业务的发展和数据的更新，我们需要不断地对索引进行训练和更新。如何在不中断在线服务的前提下，实现索引的平滑切换，是一个需要认真考虑的问题。 一、向量索引与RAG系统简介 首先，让我们简单回顾一下向量索引和RAG系统的基本概念。 向量索引： 向量索引是一种用于存储和检索向量数据的结构。它通过将高维向量映射到低维空间，或者使用特定的数据结构（如树、图等），来实现高效的相似度搜索。常见的向量索引算法包括： 近似最近邻搜索（Approximate Nearest Neighbor, ANN）： 如HNSW（Hierarchical Navigable Small World graphs）、Faiss（Facebook AI Similarity Search）、Annoy（Approxi …
虚拟机与容器共存策略：资源分配与调度
好的，各位看官，欢迎来到今天的“虚拟机与容器共存策略：资源分配与调度”主题讲座！我是你们的老朋友，一位在代码世界里摸爬滚打多年的老码农。今天，咱们就来聊聊这个既熟悉又有点儿烧脑的话题。别担心，我会尽量用大家都能听懂的语言，把这事儿掰开了、揉碎了，再佐以一些幽默风趣的例子，保证让您听得津津有味，学得轻松愉快。😎 开场白：虚拟机和容器，本是同根生，相煎何太急？ 在云原生时代，虚拟机和容器就像一对孪生兄弟，一个沉稳老练，一个轻盈敏捷。它们都旨在隔离应用，提升资源利用率，但实现方式却大相径庭。虚拟机，这位老大哥，拥有完整的操作系统内核，像一个独立的房子，安全可靠，但启动慢，资源消耗大。容器，这位小弟，共享宿主机内核，像一个房间里的隔间，轻量快速，资源利用率高，但隔离性相对较弱。 问题来了，既然各有优劣，那我们能不能让他们和平共处，优势互补呢？答案是肯定的！就像太极图一样，阴阳相生，虚拟机和容器的共存策略，正是我们今天的主题。 第一章：为什么要共存？共存的好处有哪些？ 在讨论共存策略之前，咱们先来聊聊为什么要让这对兄弟“握手言和”。难道让他们各自为战不好吗？🤔 当然不是！共存的好处多得像天上的星 …