你可以将 LLM 视为类似于数据库:它存储信息,你可以通过提示检索这些信息。 但LLM和数据库之间有两个重要的区别。 第一个区别是LLM是一种连续的插值数据库。 你的数据不是存储为一组离散条目,而是存储为向量空间(一条曲线)。 你可以在曲线上移动(正如我们所讨论的,它在语义上是连续的)以探索附近的相关点。 你...
所谓数据库2.0,并不仅仅是要讨论大语言模型(LLM)之于传统数据库的延伸意义,而是借数据处理范式迭代的视角,一瞥大语言模型(LLM)未来发展的走向。 1 LLM: 传统数据库在非结构化数据领域的延伸和补充 首先,我们不难从一些基础属性层面,看出LLM与数据库的相似性。 一方面,与作为“商品”(commodity)的数据库一样,LLM...
数据库结构映射:用户的查询需求必须映射到具体的数据库表和字段上,这需要系统对数据库的结构有深入的了解。 SQL语句生成:即使理解了查询意图并确定了相关的数据库表和字段,正确地生成符合SQL语法规则的查询语句也是一个挑战。 动态查询需求:业务需求的多样性意味着系统必须能够处理各种各样的查询,从简单的数据检索到复...
大致的流程是:用户的query先转成embedding,去向量数据库查询最接近的top K回答;然后这query + top K的回答 + 其他context一起进入LLM,让LLM整合上述所有的信息后给出最终的回复! 为了简便、快速地实现RAG的功能,搭配上langchain使用效果更佳!为配合下面的功能说明,这里先加载长文档,并分割后求embedding后存入向量数...
而图数据库便是面向连接的存储,像雪人兄弟的跳转,其实就是 O(1) 的一跳,一种非常高效的方式解决跳转问题。而图数据库 NebulaGraph 是分布式的数据库,尤其是在海量数据库的场景下,会提供更高效的解决方案。 技术背景信息说完了,现在来讲讲大语言模型和图可以解决哪些问题?
向量数据库与LLM的集成:实践指南 本文将了解到什么是向量数据库,以及如何与LLMs进行集成。通过LLMs和向量数据库的结合,可以节省微调带来的开销和时间。 通常,LLM会在各种各样的数据上进行训练,这使它们具有广泛的理解能力,但可能会导致在特定的知识领域存在差距。有时,它们甚至可能产生与目标无关或带有偏见的信息—...
最近，阿里巴巴联合香港大学等机构推出了面向大规模真实数据库的全新基准 BIRD (Can LLM Already Serve as A Database Interface? A BIg Bench for Large-Scale Database Grounded Text-to-SQLs)， 包含 95 个大规模数据库及高质量的 Text-SQL pair，数据存储量高达 33.4 GB。之前最优的模型在 BIRD 上评估仅...
图数据库(Graph Database)是存储、管理和查询图数据的软件系统,它支持高效地存储、查询和分析图数据,为我们提供了强大的工具来处理和解决复杂问题。LLM和图、图数据库之间有着密切的联系。在LLM中,语言可以被视为一种特殊的图,其中单词和语法结构可以被视为节点和边。通过对语言进行建模,我们可以更好地理解和生成...
Nebula 的图数据库世界 关注博客注册登录 陈卓见:我们在做 Fine-Tuning 的时候,在数据收集时,可以过滤掉一些偏见数据。还有就是在模型训练的微调阶段,有一个 Reward model,就是回答打分,你可以把某一类问题中你觉得回答的不好的回复打低分,然后在 PPO 阶段,模型进行学习时,就会降低输出这类回答的概率。一般来说...
1. 使用腾讯云账号登录 向量数据库控制台。 2. 购买一个腾讯云向量数据库实例。 单击新建,进入新建向量数据库实例页面,配置参数后,单击立即申请。 3. (可选)开通外网访问功能。 如果智能问答系统需要连接外网使用,则需要配置向量数据库 开启外网访问,否则不需要配置。 4. 配置安全组访问功能,使您部署智能问答系统的...