也就是要进一步挖掘机器学习大语言模型(LLM)的性能。这需要利用大量的非结构化数据进行检索。 恰逢其会,向量数据库(Vector Database)本就是为了又快、又好地搜索、索引以及存储这些嵌入形式的非结构化数据,也正与 AI 领域的发展需求不谋而合。 将向量数据库(Vector Database)、云端和语义内核(Semantic Kernel)这样...
将向量数据库(Vector Database)、云端和语义内核(Semantic Kernel)这样的框架结合在一起,可以在构建 Azure OpenAI 智能应用时发挥强大的组合效果。 本文将带领各位开发者一起探索如何在微软智能云 Azure 中使用语义搜索和向量数据库 Qdrant,并集成语义内核,打造Azure OpenAI 智能应用解决方案。 云创数据:公司cGPT系列产...
选择或训练基座大模型:根据下游任务的需求,选择适合的基座大模型。这可能需要考虑模型的性能、计算资源、训练数据等因素。如果现有的基座大模型不能满足需求,也可以考虑从头开始训练一个新的基座大模型。 微调或适配:利用下游任务的数据对基座大模型进行微调或适配。这个过程可以通过调整模型的参数、添加新的网络层、改变...
向量数据库的主要好处是它能够根据数据的向量距离或相似度快速准确地进行相似搜索和数据检索。这意味着你可以利用向量数据库找到最接近或最相关的数据,它们基于语义或上下文的意义,而不需要传统的精确匹配或预设条件查询数据库的方法。 上述向量数据库描述中的游戏规则改变者是什么? 你可以用矢量数据库来找到最相关的或...
**本文主要论证从零开始搭建爬虫->向量数据库->LLM大模型知识库过程,文章中不依赖任何爬虫、LangChain、Chat GLM等框架,从最原始角度通俗易懂、直观的解读大模型与向量数据库结合过程,给大家提供现阶段热门企业大模型解决方案建设思路和方向。** 目前流行的中文开源大模型非ChatGLM(智普)、baichuan(百川)等莫属。虽...
ChatGPT的问世,在为沉寂已久的人工智能重新注入活力的同时,也把长期默默无闻的向量数据库推上舞台。今年4月以来,全球已有4家知名向量数据库公司先后获得融资,更加印证了向量数据库在AI大模型时代的价值。 ChatGPT的问世,在为沉寂已久的人工智能重新注入活力的同时,也把长期默默无闻的向量数据库推上舞台。今年4月以...
使用星环科技的向量数据库和分布式图数据库,可以构建基于大模型的应用,让每个人都拥有自己个性化的AI助理。星环科技推出了自研的向量数据库Transwarp Hippo,拓展大语言模型时间和空间维度;星环科技打造面向图智能、业务分析的多模型企业级分布式图数据库StellarDB 5.0,构建海量数据互联智慧“星”图。
其一,本次成果有望实现向量数据库的迭代。 事实上,向量数据库很早之前就已出现。但是,在大模型爆发之后,向量数据库的数量开始猛增。 其中,OpenAI 的 ChatGPT 背后使用的向量数据库便是由美国公司 Pinecone 提供的。 而在本次研究之中,通过融合多模态来打造搜索系统,有望促进向量数据库的迭代,使其在保证搜索精度的...
刘力-向量数据库大模型时代的基础设施构建.pdf,点击即可下载。包含的报告内容,文档格式为PDF,大小11.22MB,页数51页,字数约4557字,欢迎会员下载
Milvus向量数据库,目标只有一个:存储、索引和管理海量数据嵌入向量由深度神经网络和其他机器学习(ML)模型生成。 作为一个专门为处理输入向量查询而设计的数据库,它能够索引万亿级的向量。与现有的主要按照预定义模式处理结构化数据的关系数据库不同,Milvus是自底向上设计的,用于处理从非结构化数据。