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。这种检索
支持向量的SQL数据库(pgvector、Supabase、StarRocks) 支持向量的NoSQL数据库(Redis,MongoDB) 专用向量数据库(Pinecone、Milvus、Weaviate、Qdrant、Vald、Chroma、Vespa、Vearch) 向量数据库的搜索方式对比 Milvus Weaviate Qdrant RAG技术核心原理与本地化部署 通过检索外部资料来提高生成式AI模型的准确性和可靠性,就是...
一、传统 RAG 的局限性 经典的 RAG 架构以向量数据库(VectorDB)为核心来检索语义相似性上下文,让大语言模型(LLM)不需要重新训练就能够获取最新的知识,其工作流如下图所示: 这一架构目前广泛应用于各类 AI …
["Evaluating RAG architectures is, however, challenging because there are several dimensions to consider: the ability of the retrieval system to identify relevant and focused context passages, the ability of the LLM to exploit such passages in a faithful way, or the quality of the generation itsel...
传统RAG 的局限性 经典的 RAG 架构以向量数据库(VectorDB)为核心来检索语义相似性上下文,让大语言模型(LLM)不需要重新训练就能够获取最新的知识,其工作流如下图所示: 这一架构目前广泛应用于各类 AI 业务场景中,例如问答机器人、智能客服、私域知识库检索等等。虽然 RAG 通过知识增强一定程度上缓解了 LLM 幻觉问题...
Chroma 是一个开源的向量数据库,公司名也是 Chroma,通过使知识、事实和技能等可插拔地运用与大型语言模型,使建立大型语言模型应用变得容易。功能:将文档生成向量,存储向量及其元数据,检索向量。即将推出:多种数据类型,包括图像、音频、视频等。 DeepLake 是(8.4k) 有 是 当前没有使用索引,未来几周将实现基于HNSW的...
一、传统 RAG 的局限性 经典的 RAG 架构以向量数据库(VectorDB)为核心来检索语义相似性上下文,让大语言模型(LLM)不需要重新训练就能够获取最新的知识,其工作流如下图所示: 这一架构目前广泛应用于各类 AI 业务场景中,例如问答机器人、智能客服、私域知识库检索等等。虽然 RAG 通过知识增强一定程度上缓解了 LLM 幻...
向量数据库为大模型提供外置记忆块，帮助企业整合私域数据并构建专属知识库，加速大模型在各业务场景落地。向量数据库为向量数据构建索引，利用语义搜索、混合搜索、关键词搜索等全面提升大模型检索速度、响应速度，Zilliz与英伟达携手发布Milvus2.4版本，通过集成GPU，进一步实现检索效率的飞跃。DeepSeek开源重塑大模型竞争...
RAG是目前大语言模型从工具走向生产力实践的最热门的方式，它可以实现从海量的文本数据中检索相关的信息，并用于生成高质量的文本输出。而聊到RAG，我们就很难避开使用RAG的基础设施-向量数据库。今天我将带领大家，以最为基础的CRUD入手来看看向量数据库应该如何使用。考虑到目前市面上的向量数据库众多，每个数据库的...
剧情反转！随着技术的不断发展，向量数据库的成本逐渐降低，安全性也得到了提升。更重要的是，它与人工智能的结合，迸发出更加耀眼的光芒！在电商领域，它可以根据用户的浏览历史，精准推荐商品；在医疗领域，它可以辅助医生进行疾病诊断。这些应用，彻底颠覆了人们对信息检索的认知！新的挑战也随之而来。面对日益增长的...