AI 大模型基建
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Navi2AI.com关于【AI 大模型基建】的分类定义与收录描述:模型从「训练好」到「能用起来」的整条技术栈,服务开发者与企业。涵盖模型获取(MaaS&API、开源权重)、能力改造(微调)、高效运行(推理与本地部署)、多模型调度(API 网关),以及让回答更准的 RAG 与向量数据库。这一层决定 AI 应用的成本、性能与合规边界。
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检索增强 RAG
向量数据库
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PaperQA2
面向科研文献的高精度 RAG 库,回答带页级引用,Agentic 工作流,Future House 出品,Apache-2.0。
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检索增强 RAG
# PaperQA2
TRL
Hugging Face 官方后训练库,SFT/GRPO/DPO/KTO 等 Trainer 一站式封装。
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训练与微调
# TRL
Pinecone
全托管 Serverless 向量数据库 SaaS,对象存储架构支撑十亿级向量毫秒检索,99.95% SLA,稠密+稀疏+全文混合检索。
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向量数据库
# Pinecone
Vespa
Apache-2.0 许可的大规模 AI 检索平台,搜索+向量+张量+排序+ML 推理一体化分布式引擎,十亿级毫秒响应。
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向量数据库
# Vespa
Milvus
Apache-2.0 许可的企业级云原生向量数据库,万亿级向量毫秒检索,K8s 原生存算分离,LF AI 毕业项目。
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向量数据库
# Milvus
Weaviate
BSD-3-Clause 许可的开源 AI-native 向量数据库,Go 编写,BM25+向量原生混合检索,模块化向量化器,十亿级毫秒检索。
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向量数据库
# Weaviate
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