在行业特定的大型语言模型(LLM)知识学习方面,有两个主要的解决方案:大模型微调(Finetune)和向量数据库(Vector Database)知识存储。 微调方案涉及在特定行业数据集上进一步训练一个预先训练好的LLM,使其更好地理解和应用行业专有术语和概念。这种方法在模型理解和生成连贯文本方面表现优越,但需要大量的计算资源和高质量...
向量数据库 (Vector Database) 是一种专门用于存储和处理向量数据的数据库。向量是一种由数字组成的数组,通常用于表示文本、图像、音频等数据的特征。向量数据库可以快速地搜索和分析向量数据,从而实现相似性搜索、聚类、分类等任务。 向量数据库通常使用基于向量相似性搜索的算法,如 K-近邻搜索、欧几里得距离等。这些...
向量数据库则通过存储特定信息和知识，运行时与大型语言模型协同，提供行业特定信息。此方法在动态更新和资源效率上表现较好，但运行时延迟与系统复杂性可能增加。OpenAI提出利用嵌入式搜索实现问题解答，为两种解决方案提供参考。微调与向量数据库各有优缺点。微调在模型理解和生成连贯文本方面表现优越，但对资源...
Armchair Architects: LLMs & Vector Databases (Part 1)with David Blank-Edelman, Uli Homann, Eric CharranAzure Enablement Show 11 दिस॰ 2023 Vector databases are designed to store, manage, and index massive quantities of high-dimensional vector data efficiently that can help different ...
Armchair Architects: LLMs & Vector Databases (Part 1)with David Blank-Edelman, Uli Homann, Eric CharranAzure Enablement Show Dis 11, 2023 Vector databases are designed to store, manage, and index massive quantities of high-dimensional vector data efficiently that can help different types of ...
Armchair Architects: Large Language Models (LLMs) & Vector Databases David Blank-Edelman and our armchair architects Uli Homann and Eric Charran will be focusing on large language models (LLMs) and vector databases and their role in fueling ML and AI. What a...
这就是 Vector Data Base (VectorDB, 向量数据库),它就像一个超级大脑,帮助你解决这些问题! Vector DB 的用途远不止于此,它还能够帮助像 ChatGPT 这样的智能系统,从海量的数据中快速检索出最合适的答案,提高它们的准确性和效率。在当前大家普遍面临算力不足,难以对大语言模型进行微调的情况下,为大语言模型配备一...
这就是 Vector Data Base (VectorDB, 向量数据库),它就像一个超级大脑,帮助你解决这些问题! Vector DB 的用途远不止于此,它还能够帮助像 ChatGPT 这样的智能系统,从海量的数据中快速检索出最合适的答案,提高它们的准确性和效率。在当前大家普遍面临算力不足,难以对大语言模型进行微调的情况下,为大语言模型配备一...
Armchair Architects: Large Language Models (LLMs) & Vector Databases David Blank-Edelman and our armchair architects Uli Homann and Eric Charran will be focusing on large language models (LLMs) and vector databases and their role in fueling ML and AI. What a...
Structured data, such as knowledge graphs (KGs), provide high-quality context and mitigate model hallucinations.（图：基于Graph的RAG链路）类似地，Graph RAG的核心链路分如下三个阶段：索引（三元组抽取）：通过LLM服务实现文档的三元组提取，写入图数据库。检索（子图召回）：通过LLM服务实现查询的关键词提取和...