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 是通过将原始向量当做一个整体去看待,将一个向量映射到指定的参考向量里),每种量化方式都需要权衡查询速度...
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...
In this episode of the #AzureEnablementShow, Uli, Eric and David continue their discussion of vector databases and LLMS, including when to use prompt engineering, and the importance of fine-tuning your data. Uli suggests that there are two things that LLMs aren’t good at, then offer...
由于 CPU 和内存在速度上不匹配，慢慢又发展出了在 CPU 之上的多级缓存。类比到 AI 时代，大模型就是新的 CPU，Vector Database 是内存。那在系统运行很慢的情况下……对了！缓存层！在系统运行很慢的情况下，缓存层的重要性就不言而喻了！既然这样，为什么不添加一个缓存层来存储 LLM 生成的响应呢？！这样...
说着说着,话题就扯到了计算机的发展:在冯·诺依曼的体系结构下有了 CPU、Memory、控制器……由于 CPU 和内存在速度上不匹配,慢慢又发展出了在 CPU 之上的多级缓存。类比到 AI 时代,大模型就是新的 CPU,Vector Database 是内存。那在系统运行很慢的情况下……...
说着说着,话题就扯到了计算机的发展:在冯·诺依曼的体系结构下有了 CPU、Memory、控制器……由于 CPU 和内存在速度上不匹配,慢慢又发展出了在 CPU 之上的多级缓存。类比到 AI 时代,大模型就是新的 CPU,Vector Database 是内存。那在系统运行很慢的情况下……...
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?
passages = vectordb.create_passages_from_documents(docs) vectordb.store_passages_db(passages, product_id) 与PGVector的连接设置必须在一个连接中。使用以下变量创建Env /下的Env文件: DRIVER=psycopg2 HOST=localhost PORT=5432 DATABASE=postgres USERNAME=admin ...
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What is a vector database? Retrieval Augmented Generation (RAG) Vector database in Azure Cosmos DB NoSQL Vector database in Azure Cosmos DB for MongoDB What is vector search? Vectorembeddings Distance functions kNN vs ANN vector search algorithms ...