向量数据库和大模型之间的关系密切且相辅相成,它们在人工智能领域中各自扮演着重要角色,同时又相互支撑。 向量数据库的作用 向量数据库是一种专门用于存储和管理高维向量数据的数据库系统。这些向量数据通常用于表示非结构化数据(如文本、图像、音频等)的特征。向量数据库通过高效的向量检索技术(如相似度搜索)帮助用户...
火山引擎向量数据库 ViKingDB 是基于火山引擎的云基础设施搭建的数据库系统，可用于生产、存储、索引和分析机器学习模型产生的海量向量数据。该数据库内置了多种火山引擎自研索引算法，通过沉淀字节跳动多业务线大规模、多场景实践经验，可广泛应用于智能问答、智能搜索、推荐系统和数据去重等多个不同领域，支持百亿级向量...
向量数据库就是这个装备库,里面装满了各种神奇的小玩意儿(数据向量),能在关键时刻给大模型助力。 这俩又像是厨师和食材仓库的关系。大模型是那个厨师,要做出一道道美味的答案菜肴。可巧妇难为无米之炊啊,如果没有向量数据库这个食材仓库,厨师就只能对着空荡荡的灶台干瞪眼,做不出啥像样的东西。向量数据库里丰富...
在企业环境中部署大语言模型，意味着必须建立向量数据库和其他知识库，并让它们与文档存储库和语言模型实时协同工作，以产生合理的、与上下文相关的准确输出。例如，零售商可以使用大语言模型通过消息传递接口与客户进行对话。该模型需要访问存有实时业务数据的数据库，以调用最近的交互信息、产品目录、对话历史、退货政策、...
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。
大模型指的是参数数量庞大的深度学习模型,而向量数据库则是一种用于高效存储和查询向量数据的数据库系统。本文将探讨大模型和向量数据库之间的关系,并分析其在实际应用中的价值和挑战。 2. 大模型的定义与特点 大模型是指具有庞大参数数量的深度学习模型。随着计算能力的提升和数据集规模的增加,研究者们开始尝试构建...
“向量数据库的一个新型重要用例是大型语言模型,在文本生成过程中可用于检索领域特定事实或专有事实。英伟达将推出一个新的库,即 RAFT,用于加速索引、数据加载和近邻检索。我们正在将 RAFT 的加速引入到Meta的 AI 向量相似性搜索 FAISS、Milvus 开源向量数据库以及 Redis。”他如是说。
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。
其一，高效的向量查询：传统的关系型数据库查询主要是基于条件和逻辑运算，而向量数据库的查询是基于向量...
•向量数据库:是一种特殊的数据库,用于存储和查询高维向量数据。 2. •大模型需要大量的参数和计算资源来训练和使用,而向量数据库能够提供强大的存储和查询功能,为大模型提供支持。 •大模型的训练过程需要处理大量的数据,这些数据可以使用向量数据库存储,方便高效地进行读取和处理。 •大模型的预测过程中,需要...