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。这些算法可以快速
一是采用 Fine-tuning 的方式迭代演进,让大模型学到更多的知识; Vector Database + Vector search 二是通过 Vector search 的方法,把最新的私域知识存在向量数据库中,需要时在向量数据库中做基于语义的向量检索,这两种方法都可以为大模型提供更加精准的答案。 但是从成本方面来看,行业人士指出,向量数据库的成本仅为...
LLM 的长期记忆:组织可以从通用型模型(如 IBM watsonx.ai 的 Granite 系列模型、Meta 的 Llama-2 或 Google 的 Flan 模型)入手,然后将自己的数据提供给向量数据库,以增强与检索增强生成相关的模型和人工智能应用的输出。 数据管理组件:向量数据库通常还提供内置功能,以便轻松更新和插入新的非结构化数据。 向量数...
One use case for storing information in a vector database is to enable large language models (LLMs) to generate more relevant and coherent text based on anAI plugin. However, large language models often face challenges such as generating inaccurate or irrelevant information; lacking factual consiste...
The prompt’s vectors are then used to do semantic searches in a vector database for an exact match or the top-K most similar vectors along with their corresponding data chunks, which are placed into the context of the prompt before sending it to the LLM. LangChain or LlamaIndex are ...
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...
This new generation of database is poised to help rectify the iffy generative AI situation by functioning as up-to-date, accurate, ground-base data storage for LLM querying, thereby keeping a fact-oriented eye on, and perhaps reigning in the brilliantly creative ramblings of, overzealous ...
Large language models (LLMs) and generative AI: Leveraging a vector database for generative AI applications and large language models (LLMs), like other use cases, provides the foundation by providing storage and retrieval of large corpuses of data for semantic search. Beyond that however, lever...
The vector database is used to enhance the prompt passed to the LLM by adding additional context alongside the query. Instead of passing the prompt directly to the LLM, in the RAG approach you: Generate vector embeddings from an existing dataset or corpus (for example, the dataset you want ...
Dify,一个开源的 LLM 应用开发平台,以其简洁的界面和强大的功能,让模型管理、RAG 搭建和 Agent 开发变得简单直观,而 TiDB Vector 的向量搜索功能可以为 AI Agent 提供灵活的数据处理能力。 本文将介绍如何通过 Dify 和 TiDB Vector 这两个工具,快速搭建起一个功能完备的 AI Agent。