大模型(如GPT-3、BERT等)通常使用的数据库包括关系型数据库(如MySQL、PostgreSQL)、NoSQL数据库(如MongoDB、Cassandra)、图数据库(如Neo4j)等。这些数据库在模型的训练、存储和查询数据时各有优势。关系型数据库通常用于存储结构化数据,支持复杂查询和事务处理,适合需要高度一致性的数据存储需求;NoSQL数据库则用于存...
针对GIST-960数据集表现出色。测试结果显示，该向量库在ANN Benmarks测试中性能远超其他算法，排名第一。特别是在 90% 以上的召回率区间，查询性能（QPS）相比此前最优算法 glass 提升 100%，相比基线算法 hnswlib 提升 300%。
在大模型时代，数据库这个领域当前最红的就是向量数据库，以及通过大模型加持的各种智能运维能力，比如百度智能云的 DBSC。DBSC 是数据库智能驾驶舱的英文缩写，我们取名叫数据库智能驾驶舱，寓意就是像给数据库也和电车一样有一个智能驾驶舱的能力，实现一定程度的自动化，改善体验，降低门槛。其实 AI 和数据库结合...
以GPT-3为例，其参数数量达到约1750亿，这样巨大的模型规模使得大模型能够捕捉更丰富的语义信息和上下文关联，从而为数据库的应用（如慢查询优化）提供了新的可能性。（2）训练语料大。大模型的成功，部分原因在于它们所依赖的庞大训练语料。例如OpenAI的训练数据包括超过800万个网页的信息，涵盖了多种多样的主题和领域...
在大模型时代,数据库这个领域当前最红的就是向量数据库,以及通过大模型加持的各种智能运维能力,比如百度智能云的DBSC。DBSC 是数据库智能驾驶舱的英文缩写,我们取名叫数据库智能驾驶舱,寓意就是像给数据库也和电车一样有一个智能驾驶舱的能力,实现一定程度的自动化,改善体验,降低门槛。 其实AI 和数据库结合是老生...
大模型在迁移学习方面的能力也为数据库领域带来了显著的机遇。尤其在智能问答等典型场景中,大模型能够通过在大规模数据上的预训练,实现对问题的高效理解和回答。这种迁移能力使得大模型能够成为数据库查询和分析的有力助手,能够将用户的自然语言查询转化为数据库操作,从而极大地提升了数据库系统的易用性和用户满意度。
我们在实践中看到这些问题,因此我们全新自研了百度智能云 AI 原生向量数据库 VectorDB。主要的特点有四个方面: 首先是分布式架构,这是向量数据库的基础,分布式架构设计的好坏直接决定向量数据库的天花板,百度智能云向量数据库VectorDB,支持百亿级的海量的存储,超过 4096 高维向量等...
向量数据库之于大模型，是实现降本增效重要的基础设施。数据显示，企业在使用向量数据库后，可实现 80% 非结构化数据能力的覆盖。大模型的角斗场上，一个行业共识是，谁能够更好地利用数据，把数据沉淀到工程化中里，更快让数据接入到大模型和整个 AI 体系之中，谁就有可能走在最前列。而选择一个对的服务伙伴...
大模型和数据库的相互作用是数据处理领域的重要发展趋势之一，在目前的大数据时代中正发挥着越来越重要的作用。大模型需要依托于海量数据进行训练和学习，在实际应用中需要依托于数据库进行实时的数据存储、筛选、处理、甚至还可以实现数据的可视化和转化等功能。在应用领域中，二者相互协调和配合，可以帮助用户收集、管理、...
我们在实践中看到这些问题,因此我们全新自研了百度智能云 AI 原生向量数据库 VectorDB。主要的特点有四个方面 首先是分布式架构,这是向量数据库的基础,分布式架构设计的好坏直接决定向量数据库的天花板,百度智能云向量数据库 VectorDB,支持百亿级的海量的存储,超过 4096 高维向量等等。