实现向量有很多种方案，到底是传统数据库上支持向量插件，还是在需要一个专业的向量数据库。我们现在实践下来的答案是需要一个专业的向量数据库。相比专业的向量数据库，传统向量数据库在系统架构，索引，存储方案上都不是为向量专项设计的，所以优化起来会比较复杂。包括架构上，索引，存储方案都不是给向量准备的，从而...
在大模型时代,数据库这个领域当前最红的就是向量数据库,以及通过大模型加持的各种智能运维能力,比如百度智能云的 DBSC。DBSC 是数据库智能驾驶舱的英文缩写,我们取名叫数据库智能驾驶舱,寓意就是像给数据库也和电车一样有一个智能驾驶舱的能力,实现一定程度的自动化,改善体验,降低门槛。 其实AI 和数据库结合是老...
以GPT-3为例，其参数数量达到约1750亿，这样巨大的模型规模使得大模型能够捕捉更丰富的语义信息和上下文关联，从而为数据库的应用（如慢查询优化）提供了新的可能性。（2）训练语料大。大模型的成功，部分原因在于它们所依赖的庞大训练语料。例如OpenAI的训练数据包括超过800万个网页的信息，涵盖了多种多样的主题和领域...
在大模型时代,数据库这个领域当前最红的就是向量数据库,以及通过大模型加持的各种智能运维能力,比如百度智能云的 DBSC。DBSC 是数据库智能驾驶舱的英文缩写,我们取名叫数据库智能驾驶舱,寓意就是像给数据库也和电车一样有一个智能驾驶舱的能力,实现一定程度的自动化,改善体验,降低门槛。 其实AI 和数据库结合是老...
例如OpenAI的训练数据包括超过800万个网页的信息,涵盖了多种多样的主题和领域。这使得大模型能够更好地理解和分析人类语言的多样性,为数据库与自然语言处理的融合带来前所未有的机遇。 (3)迁移能力强。大模型在迁移学习方面的能力也为数据库领域带来了显著的机遇。尤其在智能问答等典型场景中,大模型能够通过在大规模...
大模型(如GPT-3、BERT等)通常使用的数据库包括关系型数据库(如MySQL、PostgreSQL)、NoSQL数据库(如MongoDB、Cassandra)、图数据库(如Neo4j)等。这些数据库在模型的训练、存储和查询数据时各有优势。关系型数据库通常用于存储结构化数据,支持复杂查询和事务处理,适合需要高度一致性的数据存储需求;NoSQL数据库则用于存...
我们在实践中看到这些问题,因此我们全新自研了百度智能云 AI 原生向量数据库 VectorDB。主要的特点有四个方面: 首先是分布式架构,这是向量数据库的基础,分布式架构设计的好坏直接决定向量数据库的天花板,百度智能云向量数据库VectorDB,支持百亿级的海量的存储,超过 4096 高维向量等...
(1)面向数据库的大模型设计与训练:与自然语言任务不同,数据库任务具有严格的输出约束(例如SQL语句的合法性和等价性)和大量结构化的数据特征(例如元数据、数据表等)。针对这一问题,我们主要从三个方面保证大语言模型具备解决数据库问题的基本能力。 (2)采用混合约束方法验证大模型输出的有效性。大模型由于其“黑盒...
大模型解决数据库问题 1.适合应用大模型的数据库任务 (1)提升数据库易用性(Text2SQL)。大模型的自然语言理解和生成能力为数据库带来了前所未有的易用性提升。通过将用户的自然语言查询转化为SQL查询语句,大模型能够消除用户与数据库之间的语言障碍,使得非技术人员也能轻松进行复杂的数据查询和分析。这种功能尤其在企...
我们在实践中看到这些问题,因此我们全新自研了百度智能云 AI 原生向量数据库 VectorDB。主要的特点有四个方面 首先是分布式架构,这是向量数据库的基础,分布式架构设计的好坏直接决定向量数据库的天花板,百度智能云向量数据库 VectorDB,支持百亿级的海量的存储,超过 4096 高维向量等等。