在业界实践中,RAG 检索通常与向量数据库密切结合,也催生了基于ChatGPT+ Vector Database + Prompt 的 RAG 解决方案,简称为 CVP 技术栈。这一解决方案依赖于向量数据库高效检索相关信息以增强大型语言模型(LLMs),通过将 LLMs 生成的查询转换为向量,使得 RAG 系统能在向量数据库中迅速定位到相应的知识条目。这种检...
向量数据库作为RAG的心脏,RAG的向量数据库市场竞争越来越激烈,本文主要简单了解一下向量数据库的相关内容。 什么是向量数据库? 向量数据库是一种组织有序的向量嵌入集合,整合了可以随时创建、读取、更新和删除的向量嵌入。向量嵌入将数据块 (例如文本或图像) 表示为数值。向量数据库主要用于图像检索、音频检索、文本检...
在这一期的AI + a16z播客中，Pinecone创始人兼首席执行官Edo Liberty与a16z的Satish Talluri和Derrick Harris对谈，讨论向量数据库和检索增强生成（RAG）的前景、挑战和机遇。Pinecone向量数据库是一个云原生的向量数据库，具有简单的API和无需基础架构的优势。 它可以快速处理数十亿条向量数据，并实时更新索引。 同时，...
RAG Token:对响应的每个部分,模型找寻相关的文档,响应是以增量方式构造的,每个部分都反映为该特定部分检索到的文档中的信息。 RAG应用程序示意图如下: 如果仅使用LLM,查询仅依靠预训练时使用的数据集来提供结果,如果使用LLM+RAG的方式,查询会使用向量数据库作为额外的数据集来提供正确的结果。向量数据库是RAG方式的一...
在RAG场景中,向量数据库需满足高精度召回、快速响应、处理多模态数据、可解释性和可调试性等需求。本次视频将介绍Milvus中向量检索、多向量检索、筛选、聚合与排序、稀疏反向索引等功能,并演示如何使用云端产品Zilliz Cloud搭建企业RAG应用。, 视频播放量 616、弹幕量 0、
RAG技术，即RetrievalAugmented Generation，它使得大模型在不需要进行预训练或微调的情况下，也能获得上下文信息，大大降低了幻觉的概率，这一技术变革标志着搜索范式的新篇章。在这一变革中，向量数据库扮演着核心角色，其市场的竞争也日益激烈。向量数据库，这个听起来颇具科技感的词汇，实际上是组织有序的向量嵌入集合...
基于融合后的上下文,RAG 生成模型产生最终的回答或文本。 这一步骤旨在综合原始输入和检索到的信息。 3 准备环境 3.1 向量数据库环境 已经通过百度向量数据库测试申请的才能访问创建,地址:VectorDB 向量数据库官网页-百度智能云 1 创建百度向量数据库实例,注意需要地域,可用区需要和 BCC 保持在同一个 VPC 内。 地...
LLM大模型的核心功能之一就是聊天对话(信息检索),RAG的使用必不可少!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
腾讯RAG方案背后的秘密武器 ES向量数据库, 视频播放量 1944、弹幕量 0、点赞数 51、投硬币枚数 19、收藏人数 113、转发人数 26, 视频作者 小工蚁创始人, 作者简介 小工蚁创始人 张文斌原土豆网第九个员工,土豆网技术总监,相关视频:20分钟速成 RAG & 向量数据库核心概念
CRUD只是操作向量数据库的基础手段，想要用好RAG必须在CRUD的基础上掌握语义检索的相关原理。比如文档拆分时需要按语义尽可能的拆分为小的单元，而在召回时，则需要基于召回的单元尽可能的补充完整的窗口上下文，才能在最终使用LLM时得到尽可能好的结果。这些都需要在crud的基础上执行一些额外操作，我将在下次给大家讲述...