检索部分从用户以提示的形式向相同的嵌入模型提出问题开始,该模型生成了存储数据的向量表示并获得问题的向量嵌入。该过程的下一步是在 VecDB 内部进行向量搜索和评分,这主要涉及计算向量之间的相似度得分,然后数据库识别并检索与查询向量相比相似度得分最高的数据段(在大多数 RAG 系统中为前 K 个)。然后将这些检索...
01.开源向量数据库和大语言模型的好处 向量数据库 诸如Milvus(基于 Apache License 2.0 开发和运营)这类的开源向量数据库是 AI 生态系统中的重要一环。将向量数据库开源的好处是可以为开发者提供快速设计和搭建原型的解决方案,将搭建新应用的成本降至最低。由于开源向量数据库代码仓库可公开访问,因此开发者和企业可以...
然而,向量数据库与传统关系型数据库有着显著区别,这给数据的统一管理、查询和更新带来了诸多不便。为此,微软亚洲研究院开发了 VBase 复杂数据库查询系统,为统一化数据库奠定了基础,并推出了有助于向量索引实时更新的 SPFresh 方案,以及可对稀疏向量索引与稠密向量索引统一化查询的 OneSparse 系统。 如今大语言模型(L...
然而,向量数据库与传统关系型数据库有着显著区别,这给数据的统一管理、查询和更新带来了诸多不便。为此,微软亚洲研究院开发了 VBase 复杂数据库查询系统,为统一化数据库奠定了基础,并推出了有助于向量索引实时更新的 SPFresh 方案,以及可对稀疏向量索引与稠密向量索引统一化查询的 OneSparse 系统。 如今大语言模型(L...
这时,向量数据库就发挥了其独特的作用。 向量数据库可以存储大语言模型生成的向量数据,包括文本向量、图像向量等。这些数据可以用于训练大语言模型,提高其理解和生成语言的能力。同时,向量数据库还可以为大语言模型提供高效的相似性搜索和检索功能,帮助模型在海量数据中快速找到相关的信息和上下文。 例如,在问答系统中,...
借助大语言模型的能力,向量数据库可以将向量数据与语言信息结合起来,实现更加高效和灵活的数据存储和查询。 在传统的关系型数据库中,存储和查询的对象是结构化的数据,而向量数据是一种非结构化的数据。传统的关系型数据库无法直接处理向量数据,需要将向量数据转换为结构化的形式才能进行存储和查询。而向量数据库则可以...
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。向量数据库通过把数据向量化,进行存储和查询可以有效解决大模型预训练成本高...
步骤1:将文本形式的业务数据分割成内容大小适当的片段; 步骤2:将内容判断导入文本向量化模型中,得到向量形式的业务数据; 步骤3:将向量形式的业务数据导入到向量数据库中,构建向量索引; 检索问答服务 实现检索功能后,结合Top N检索结果,基于LLM问答模型返回检索推理问答结果。
开源向量数据库和大语言模型的好处 向量数据库 诸如Milvus(基于 Apache License 2.0 开发和运营)这类的开源向量数据库是 AI 生态系统中的重要一环。将向量数据库开源的好处是可以为开发者提供快速设计和搭建原型的解决方案,将搭建新应用的成本降至最低。由于开源向量数据库代码仓库可公开访问,因此开发者和企业可以详细...
在企业环境中部署大语言模型,意味着必须建立向量数据库和其他知识库,并让它们与文档存储库和语言模型实时协同工作,以产生合理的、与上下文相关的准确输出。 例如,零售商可以使用大语言模型通过消息传递接口与客户进行对话。该模型需要访问存有实时业务数据的数据库,以调用最近的交互信息、产品目录、对话历史、退货政策、最...