量化的方式有很多种,如标量量化(Scalar Quantization,通过将大空间的向量转换成相对小空间的向量来减少整体的存储空间。 通常是将浮点数(比如f32)向量量化成整数(比如int8)向量(存储的优化比是4X))和向量量化(Vector Quantization,区别于 scalar quantization 是分别从每一个维度进行压缩,vector quantization 是通过将...
为了解决该问题,我们引入了向量数据库(Vector Database)的概念。这些数据库以一种称为"向量嵌入"的独特格式存储数据,可以让LLMs掌握和使用的信息更连贯和准确。 本文给出了如何使用向量数据库构建一个LLM,并改进LLM对该流程的使用。我们将会看到二者的结合是如何让LLMs更加准确可靠(特别针对特定主题)。 下面我们简单...
where embedding is used. For example taking word embeddings, sentence embeddings, making them specifically integer base so LLMs can actually include them in the corpus of information that's used to train it. That is one vector database use case another use case is the...
一般来说,我们使用 RAG 时,会对文档进行 Embedding(对应上图的 1、2…96 分片),而我们提问“Tell me ..., please” 时,也会进行 Embedding,再在 vectordb 向量数据库中进行 TopN 的匹配搜索返回,将最接近它的文档块(对应上图的 3、96)作为上下文,同问题一起输入给大语言模型。 但,这样做有什么问题呢?
一般来说,我们使用 RAG 时,会对文档进行 Embedding(对应上图的 1、2…96 分片),而我们提问“Tell me ..., please” 时,也会进行 Embedding,再在 vectordb 向量数据库中进行 TopN 的匹配搜索返回,将最接近它的文档块(对应上图的 3、96)作为上下文,同问题一起输入给大语言模型。 但...
这些可以手动插入到提示中,通过矢量数据库(Vector Database) 检索(检索增强)获得,或通过其他方式(API、计算等)引入。 用户In 或查询 :通常(但不总是)是由人类用户(即提示者)In 到系统中的查询。 Out 指示器 :标记要生成的文本的 开头。 如果生成 Python 代码,我们可以使用 import 来指示模型必须开始编写 ...
一般来说,我们使用 RAG 时,会对文档进行 Embedding(对应上图的 1、2…96 分片),而我们提问“Tell me ..., please” 时,也会进行 Embedding,再在 vectordb 向量数据库中进行 TopN 的匹配搜索返回,将最接近它的文档块(对应上图的 3、96)作为上下文,同问题一起输入给大语言模型。 但,这样做有什么问题呢?
Vector databases and search aren’t new, but vectorization is essential for generative AI and working with LLMs. Here's what you need to know.
# The import statement will vary depending on your LLM and vector database. This is an example for OpenAI + ChromaDBfromvanna.openai.openai_chatimportOpenAI_Chatfromvanna.chromadb.chromadb_vectorimportChromaDB_VectorStoreclassMyVanna(ChromaDB_VectorStore,OpenAI_Chat):def__init__(self,config=None...
This will remove all vector embeddings on your vector database.\n\nThe original source files will remiain untouched. This action is irreversible.` + ) + ) + return false; + await Workspace.delete(workspace.slug); + workspace.slug === slug + ? (window.location = paths.home()) + : ...