大模型是指使用大量数据训练的深度学习模型,这些模型通常具有数亿到数千亿个参数。大模型能够从输入数据中提取高维特征,并生成向量表示。这些向量表示了数据的语义信息或特征,是后续处理和分析的基础。 向量数据库与大模型的关系 数据表示与存储:大模型处理输入数据后生成的向量表示,可以被存储在向量数据库中。向量数据...
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、...
字节大模型之所以能够高效支撑豆叮 AI 助手，除了模型本身的性能外，火山引擎向量数据库 ViKingDB 也发挥着至关重要的作用。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...
这里我们采用 Milvus 向量数据库来实现知识的存储和初筛。它通常被用来存储、索引和管理由深度神经网络和其他机器学习(ML)模型生成的大规模嵌入向量。作为一个专门设计用于处理输入向量查询的数据库,Milvus 能够处理万亿级别的向量索引。与现有的关系型数据库主要处理遵循预定义模式的结构化数据不同,Milvus 从底层设计用于...
没有这个线索库,侦探就只能像没头的苍蝇一样乱转,有了它,大模型侦探就能顺着线索抽丝剥茧,找到真相(答案)。 大模型和向量数据库像是画家和颜料盒的关系。大模型是那个想要画出绚丽画卷的画家,它有无限的创意和想象。可是没有向量数据库这个颜料盒,画家就只能用单一的颜色作画了。颜料盒里丰富多彩的颜料(数据),...
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...
大模型爆火,也给数据库领域带来了一些新风向。过去一年,中国数据库行业发展迅速,随着数据量与复杂度的提高,行业对分析和查询特性提出了更高的要求,并行化、实时性、湖仓一体等特性成为主流需求。同时,随着 AI 应用的普及,数据库需要提高对向量分析和 AI 应用的支持能力,这一点也成为行业共识,而 AI 应用也带来了...
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: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...