总的来说,RAG模型通过结合检索和生成的优势,能够产生更准确、连贯和丰富的自然语言处理结果,适用于问答系统、文本摘要、对话生成等任务。 三、向量数据库 向量数据库(Vector Database)是一种专门用于存储和查询向量数据的数据库系统。传统的数据库主要侧重于存储和查询结构化数据,而向量数据...
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...
RAG(检索增强生成) 就是通过检索获取相关的知识并将其融入 Prompt,让大模型能够参考相应的知识从而给出合理回答。因此,可以将 RAG 的核心理解为 “检索 + 生成”,前者主要是利用向量数据库的高效存储和检索能力,召回目标知识;后者则是利用大模型和 Prompt 工程,将召回的知识合理利用,生成目标答案。 从RAG 系统的...
然后直接和向量数据库中的embedding计算距离: docs = retriever_from_llm.get_relevant_documents(query=question)#多个query和向量数据库的embedding向量直接计算距离 [Document(page_content='In this technical report, we introduce Baichuan\n2, a series of large-scale multilingual language\nmodels. Baichuan 2 h...
我们要把AI 大模型当做人的大脑,因此调用 AI 大模型,相当于调用一个人,把 AI 大模型当人看,TA 懂人话、TA 说人话、TA 会直接给出结果,但结果不一定正确。 因此在 AI 大模型的推理基础上,通过 RAG、Agent、知识库、向量数据库、知识图谱等技术手段实现了真正的 AGI(通用人工智能)。这些技术到底有哪些区别...
可见,对于 RAG 和向量数据库领域而言,技术实践和一线的落地场景依然需要持续探索和挖掘。 除了最佳实践外,大模型领域一直无法回避的挑战就是变化太快。 OpenAI 首届开发者大会在几天前彻底引爆,并被广泛定义为改变了现有的大模型格局。这会对向量数据库行业的发展有什么影响呢?RAG 又再次走到了台前?这个领域现在还值...
一个向量数据库以向量格式存储和维护数据。当数据准备存储时,它被分成100到200个字符的块。然后,通过一个嵌入模型,这些块被转换为可以存储在向量数据库中的向量嵌入。 向量数据库有很多用例,但从定义上来说,并不是RAG的完整基础。大多数向量数据库并不提供嵌入模型,因此公司通常需要找到并集成一个嵌入模型,才能将向...
得益于 SQL 数据库在海量结构化数据场景长期的打磨,MyScaleDB同时支持海量向量和结构化数据,包括字符串、JSON、空间、时序等多种数据类型的高效存储和查询,并将在近期推出功能强大的倒排表和关键字检索功能,进一步提高 RAG 系统的精度并替代 Elasticsearch 等系统。
向量数据库评测产品上线。2023 年 6 月,全球首个向量数据库性能测评软件 VectorDB Bench 正式开源及上线,收录包括 Milvus、Zilliz Cloud、Elastic Cloud、PgVector 、Redis 等在内的9大主流产品,可帮助开发者全面、客观、高效地评估向量数据库。 大模型时代的其他开源产品。除了 Milvus,在大模型浪潮下,Zilliz技术团队...
同时,Zilliz 也开放了 OSSChat 背后的技术——开源的 RAG 框架 Akcio,持续为大模型时代的开发者赋能。 与此同时,大模型的语义缓存层 GPTCache 上线,在有效提升大模型性能、提升开发效率的同时,还可帮助用户减少开发成本。上线短短 30 天,GitHub Star 数便突破 3K,目前下载...