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...
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...
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...
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...
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。
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...
随着大型语言模型(LLM)席卷全球,向量搜索引擎也紧随其后。同时,向量数据库也构成大型语言模型长期记忆系统的基础。 通过有效的算法找到相关信息并使其作为上下文传递给语言模型,向量搜索引擎可以提供超出训练截止值的最新信息,并在不进行微调的情况下提高模型输出的质量。这个过程通常被称为检索增强生成(RAG:Retrieval Augme...
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...