大型语言模型（LLM）将向量数据库从晦涩难懂的搜索技术，转变为AI成功的必备产品。在ChatGPT之前，只有少数“原生”的向量数据库，如Pinecone、Milvus、Zilliz等。由于大模型中检索增强生成（RAG）依赖于检索最相关的数据，因此向量索引成为数据库技术的核心焦点。主流数据库开始支持向量索引。对于多模态的NoSQL和关系数据...
市场研究机构Forrester认为，向量数据库为向量表示的数据提供存储、索引、处理和访问，以支持相似性搜索、RAG应用程序、现代生成式AI/LLM应用程序和基于向量的分析。Forrester预测，尽管向量数据库处于起步阶段，但我们预计短期内各种用例将激增，因此用户选择时就需要更多的取舍。尽快市场上的向量数据库鱼目混杂，但是基本上...
LLM大模型的核心功能之一就是聊天对话(信息检索),RAG的使用必不可少!大致的流程是:用户的query先转成embedding,去向量数据库查询最接近的top K回答;然后这query + top K的回答 + 其他context一起进入LLM,让LLM整合上述所有的信息后给出最终的回复! 为了简便、快速地实现RAG的功能,搭配上langchain使用效果更佳!为...
如果仅使用LLM,查询仅依靠预训练时使用的数据集来提供结果,如果使用LLM+RAG的方式,查询会使用向量数据库作为额外的数据集来提供正确的结果。向量数据库是RAG方式的一个重要的数据来源,下面的内容对于向量数据库进行一个简要的介绍。 向量 向量是一组称为维度的数字序列,用于捕捉数据的重要特性。LLM中的嵌入本质上是高...
RAG:AI大模型联合向量数据库和 Llama-index,助力检索增强生成技术 在大模型爆发的时代,快速准确地从大量数据中检索出有价值的信息变得至关重要。检索增强生成(RAG)技术,结合了传统的信息检索和最新的大语言模型(LLM),不仅能够回答复杂的查询,还能在此基础上生成信息丰富的内容。
RAG 能够实现个性化，同时严格控制用于生成特定于用户的响应的任何 PII。专有数据或 PII 会根据每个请求与 LLM 共享，并且可以从系统中快速删除，从而使信息在未来请求中不可用。按需删除 当用户希望被遗忘时，从向量数据库索引中删除其数据将导致 RAG 系统不再了解他们。数据删除后，LLM 将无法回答有关给定用户或...
RAG:AI大模型联合向量数据库和 Llama-index,助力检索增强生成技术 在大模型爆发的时代,快速准确地从大量数据中检索出有价值的信息变得至关重要。检索增强生成(RAG)技术,结合了传统的信息检索和最新的大语言模型(LLM),不仅能够回答复杂的查询,还能在此基础上生成信息丰富的内容。 RAG 技术的核心在于其能够将大型语言模...
具体来说，一个典型的RAG框架可以分为检索器（Retriever）和生成器（Generator）两部分，检索过程包括为数据（如Documents）做切分、嵌入向量（Embedding）、并构建索引（Chunks Vectors），再通过向量检索以召回相关结果，而生成过程则是利用基于检索结果（Context）增强的Prompt来激活LLM以生成回答（Result）。其中，检索...
提起 2023 年的热词,必定绕不开的是 AIGC、RAG、LLM、向量数据库……作为 AI 应用开发领域的一个重要转折点年,这一年大语言模型(LLMs)因其卓越的自然语言处理能力而广受赞誉,极大地拓宽了机器学习应用的场景。开发者们逐渐意识到,有了 LLMs,他们可以设计出更智能、更容易互动的应用程序。
本系列想学习如何从零开始搭建一个multi-agent系统并融入到应用中,这篇文章主要写其中的LLM-agent的核心模块RAG和向量数据库,以及Camel系统中是如何使用RAG。 1.为什么要用RAG(检索增强生成) 先聊下什么是RAG,为什么我们要用RAG: RAG和向量数据库本身不是很新的技术,传统的搜广推里也用的比较成熟了,但是今年 LLM...