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...
其原理就是将知识要点存储到向量数据库,在提问时通过分词或大模型对提问内容进行分解,从向量数据库提取出关键内容,然后再将内容喂给LLM模型,从而得到想要的答案,从而实现了AI数据库的可维护性,这个模型可以用于OpenAI API也可以用于LLM私有化模型。 接下来,我们从探索的角度来研究向量数据库+LLM大模型的应用(这里不使...
向量数据库是一种以高维向量形式存储数据的数据库,这些向量是特征或属性的数学表达。这些向量通常是通过将原始数据(如文本、图像、音频、视频等)转换为某种向量生成的。嵌入函数可以基于多种方法,例如基于机器学习的模型、词嵌入、特征提取算法。 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...
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...
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。
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...
支持分布式扩展,可存储十亿级数据。 c.高集成 支持Python, Java和Javascript API; 内置多种词嵌入模型,同时支持自定义模型来进行向量嵌入; 支持与LangChain框架集成,快速构建内存级LLM应用。 企业如何构建垂直领域的智能服务 据Gartner日前调查显示,在中国已经有6%的用户部署了大语言模型、生成式AI相关技术,有26%的用...
基于大模型构建行业智能应用为什么需要向量数据库? 大模型能够回答较为普世的问题,但是若要服务于垂直专业领域,会存在知识深度、知识准确度和时效性不足的问题。而向量数据库的主要作用是存储和处理向量数据,并提供高效的向量检索功能。最核心是相似度搜索,通过计算一个向量与其他所有向量之间的距离来找到最相似的向量(...
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。