Уважаемые партнеры! Приглашаем принять участие в маркетинговой акции «Вкусные условия». Участвующие бренды: Vitek, Hyundai, Rondell, Starwind. Фокусные продукты: вафельницы, тостеры, сэндвичницы, хлебопечи, кофемашины, электрические турки, капельные и рожковые кофеварки. Период действия акции: с ...
Уважаемые партнеры! Приглашаем вас принять участие в промопрограмме на всю линейку продукции Patriot. Закупая оборудование Patriot, вы накапливаете бонусы. По итогам акции накопленные бонусы выдаются в виде подарочных сертификатов различных розничных сетей по вашему выбору
Получите кешбэк 5% на закупку новых моделей мини-ПК CBR до 15 декабря^ Артикул 11039713 CBR DT-001 Артикул 11039714 CBR DT-002 Артикул 11111883 CBR DT-007 Артикул 11113650 CBR DT-008 В течение 10 дней после отгрузки заполните форму регистрации, указав свои данные: ФИО, код клиента, должность ...
Вполне вероятно, что вам приходилось сталкиваться с темой векторных баз данных (vector databases, VDB), отчасти благодаря бурному развитию больших языковых моделей (LLM). Растущая шумиха вокруг этой технологии в последние месяцы привела к возникновению множества вопросов. Что это такое? Как VDB соотносятся с базами данных графов знаний (knowledge graph databases, KGDB)? Почему и когда следует использовать одну из них, а не другую? Эту тему на портале Datanami обсуждает Даг Кимбалл, генеральный директор компании Ontotext, поставщика технологий корпоративных графов знаний и движков семантических баз данных. VDB и KGDB являются ценными инструментами в мире управления и анализа данных, но они служат разным целям и лучше себя проявляют в разных сценариях. Хотя обе они являются мощными базами данных, предназначенными для хранения и запроса данных более эффективно и гибко, чем реляционные базы данных, решение о том, какую из них использовать или когда использовать обе, требует понимания того, чего рассчитывать достичь бизнес. VDB vs. KGDB: сходства и различия Чтобы понять эти технологии и их влияние на бизнес, важно понять, что делает каждая из них. Начнем со сходства: обе системы предназначены для представления и управления сложными структурированными и неструктурированными данными, которые необходимы для поддержки растущей потребности в более глубокой аналитике и для устранения разрозненности данных. Каждая из них может хранить и запрашивать сложные данные, такие как графы и ... читать далее.
