大模型指的是参数数量庞大的深度学习模型,而向量数据库则是一种用于高效存储和查询向量数据的数据库系统。本文将探讨大模型和向量数据库之间的关系,并分析其在实际应用中的价值和挑战。 2. 大模型的定义与特点 大模型是指具有庞大参数数量的深度学习模型。随着计算能力的提升和数据集规模的增加,研究者们开始尝试构建...
•向量数据库:是一种特殊的数据库,用于存储和查询高维向量数据。 2. •大模型需要大量的参数和计算资源来训练和使用,而向量数据库能够提供强大的存储和查询功能,为大模型提供支持。 •大模型的训练过程需要处理大量的数据,这些数据可以使用向量数据库存储,方便高效地进行读取和处理。 •大模型的预测过程中,需要...
向量数据库是一种特殊类型的数据库，设计用于高效地存储、检索和操作向量数据。大模型则指的是在人工智能领域，特别是机器学习和深度学习中，具有庞大参数规模和复杂结构的模型。向量数据库不同于传统的关系型数据库，后者主要处理结构化的标量数据。向量数据库的核心在于其能够处理多维向量，这些向量通常用于...
其一，高效的向量查询：传统的关系型数据库查询主要是基于条件和逻辑运算，而向量数据库的查询是基于向量...
向量数据库和大模型是人工智能领域的两个重要概念。向量数据库是专门用来存储和查询向量的数据库，其存储的向量来自于对文本、语音、图像、视频等的向量化处理。这种数据库通过提供k-NN索引等专门索引来支持向量相似性搜索，从而可以高效地处理非结构化数据，如文档、图像和音频等。向量数据库在机器学习和...
首先，向量数据库可以视为大模型的“记忆扩展”或“知识库”。大模型，尤其是目前流行的预训练模型，其训练数据截止于某个时间点，因此对于之后发生的事件或新出现的信息缺乏了解。向量数据库通过存储最新信息或特定领域的数据，有效地弥补了大模型在时间和空间上的限制。例如，在金融...
01.开源向量数据库和大语言模型的好处 向量数据库 诸如Milvus(基于 Apache License 2.0 开发和运营)这类的开源向量数据库是 AI 生态系统中的重要一环。将向量数据库开源的好处是可以为开发者提供快速设计和搭建原型的解决方案,将搭建新应用的成本降至最低。由于开源向量数据库代码仓库可公开访问,因此开发者和企业可以...
向量数据库(Vector Database)是一种专门用于存储和查询向量数据的数据库系统。传统的数据库主要侧重于存储和查询结构化数据,而向量数据库则专注于处理和索引高维度向量数据。它的主要特点是能够高效地存储和检索大规模向量数据。 向量数据库的主要用途是在大规模数据集中进行相似性搜索和推荐。它适用于许多领域,如...
向量数据库与大模型之间存在紧密且重要的关系。向量数据库通常被视为大模型的“海马体”或“记忆海绵”，主要通过存储最新信息和私域数据来弥补大模型在时间和空间上的限制。大模型作为预训练模型，往往缺乏实时数据和私域数据，而向量数据库能够高效地存储和检索这些向量数据，为大模型提供必要的知识补充。在...
RAG(检索增强生成) 就是通过检索获取相关的知识并将其融入 Prompt,让大模型能够参考相应的知识从而给出合理回答。因此,可以将 RAG 的核心理解为 “检索 + 生成”,前者主要是利用向量数据库的高效存储和检索能力,召回目标知识;后者则是利用大模型和 Prompt 工程,将召回的知识合理利用,生成目标答案。