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opea/retriever Docker 镜像 - 轩辕镜像

retriever
opea/retriever
OPEA检索微服务,为生成式AI应用提供高效的嵌入向量处理与相似度搜索功能,支持多种向量数据库,可快速检索上下文相似文档,提升信息检索效率与质量。
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检索微服务(Retriever Microservice)

镜像概述与主要用途

该检索微服务是一款高效的搜索服务,专为处理和检索嵌入向量而设计。其工作原理是接收嵌入向量作为输入,并针对存储在向量数据库(VectorDB)中的向量执行相似度搜索。用户需指定VectorDB的URL和索引名称,服务将在该索引内查找与输入向量相似度最高的文档,为生成式AI应用提供可靠的向量检索支持。

核心功能与特性

  • 高效向量检索:利用向量空间相似度度量,快速定位上下文相似的文档
  • 灵活的数据库支持:兼容多种主流向量数据库,满足不同应用场景需求
  • 大规模数据处理:基于向量的检索方式特别适用于大型数据集,可高效处理海量向量数据
  • 提升检索质量:提供快速准确的搜索结果,显著提高信息检索的效率和质量

使用场景与适用范围

该微服务为需要高效相似度搜索的应用提供强大后端支持,主要适用于:

  • 推荐系统(如内容推荐、商品推荐)
  • 信息检索系统(如智能文档搜索、知识库查询)
  • 生成式AI应用中的上下文获取
  • 任何需要精确测量文档相似度的场景

使用方法与配置说明

该微服务针对不同向量数据库(VectorDB)提供了特定实现,详细配置和使用方法请参考以下文档:

基于Redis的检索微服务

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基于Milvus的检索微服务

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基于Qdrant的检索微服务

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基于PGVector的检索微服务

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基于VDMS的检索微服务

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基于ElasticSearch的检索微服务

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基于OpenSearch的检索微服务

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基于Neo4j的检索微服务

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基于Pathway的检索微服务

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基于MariaDB Vector的检索微服务

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基于ArangoDB的检索微服务

详情请参考此文档

查看更多 retriever 相关镜像 →
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ChatQnA定制化UI入口,支持文本交互、文件上传与历史记录管理,可基于上传文件定制对话内容,便于用户提问与获取答案。
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