2023年起，随着大规模生成式 AI 模型的崛起，以人工智能（Artificial Intelligence，AI）为代表的新一代信息技术快速创新应用，带动数据处理需求的爆发式增长以及数据类型的多元化，向量数据库有望得到更加广泛的应用。互联网作为AI率先推进和落地的场景，各大巨头陆续下场研发向量数据库产品。向量数据库之所以能够成为大模...
一是采用 Fine-tuning 的方式迭代演进，让大模型学到更多的知识；二是通过 Vector search 的方法，把最新的私域知识存在向量数据库中，需要时在向量数据库中做基于语义的向量检索，这两种方法都可以为大模型提供更加精准的答案。但是从成本方面来看，行业人士指出，向量数据库的成本仅为 Fine-tuning 的千分之一。向量...
向量数据库之所以能够成为大模型发展的技术基座,主因非结构化数据应用的增加和大模型发展,导致传统数据库在高维数据存储、查询、任务响应上逐渐显露瓶颈,而向量数据库能够高效地存储、利用相似性度查询快速索引数据,使其可以在大模型训练和推理阶段提升任务的效率,同时降低算力成本。 (1)训练阶段 数据导入时,向量数据库...
存储：能够存储向量数据，包括各种AI模型需要使用到的高维数据。检索：向量数据库特别擅长高效地检索数据，这一个特点能够确保AI模型在需要的时候快速获得所需的数据。这也是向量数据库能够在一些推荐系统或者检索系统中得到应用的重要原因。
首先，是更高的效率。AI算法，要从图像、音频和文本等海量的非结构化数据中学习，提取出以向量为表示形式的“特征”，以便模型能够理解和处理。因此，向量数据库比传统基于索引的数据库有明显优势。其次，更低的成本。大模型要从一种新技术转化为产业价值，必须达到合理的投入产出比，而向量数据库可以有效减少存储和...
三、向量数据库（Vector Databases）3.1 在大模型中的使用场景 有了大模型和Prompt工程，已经可以让大...
记忆的问题也类似，可以选择把部分你和大模型的聊天记录存入向量数据库。这是向量数据库近期出现热度的原因。向量数据库和传统数据库的不同点之一是，传统的数据库只能处理计算机容易了解和处理的数据、字符串等结构化数据，通过点查和范围查进行精确匹配，输出只有符合查询条件和不符合条件的答案，而向量数据库处理的是...
语音向量，通过声学模型从声音信号中提取的特征向量，这些向量捕捉了声音的重要特性，如音调、节奏、音色等，可以用于语音识别、声纹识别等任务。这些向量数据由于其高维性和稀疏性，不能有效地使用传统的关系型数据库（如MySQL）或者NoSQL数据库（如MongoDB）进行存储和检索。比如，如果把一个300维的文本向量作为一行...
1. 向量数据库可以大大缓解大模型的幻觉问题; 2. 高昂的训练成本和数据成本,让大模型不能持续跟进最新的信息数据,也让很多垂直行业中的企业望而却步; 3.向量数据库可以降低大模型的推理成本。 这三方面的原因又是如何理解?如何生效,下面我们就来逐一剖析: ...
但好用的向量数据库，不只是在AGI光环下“坐享红利”，而是以用户为中心，推动应用和新商业模式的快速落地，这应该是腾讯云向量数据库(Tencent Cloud VectorDB)和百川大模型走得越来越近的根本原因，两家企业通过联合产品开发，实现了“双向奔赴“。10月15日，由百川智能举办的“AGI For Better”AI黑客马拉松大赛在...