低成本快速入局大模型,你需要学下向量数据库

在 ChatGPT 等大语言模型(LLM)盛行的当下,一直不温不火的向量数据库(Vector Data Base ,VectorDB)开始受到大家的关注。一般而言,大模型在回覆具有普遍性的问题上游刃有余,但在回覆垂直专业的问题上,就显得不那么出色,例如,大模型在医疗行业会存在回覆不准确的情况。这时,为大模型配备一个「超等大脑」变得尤为重要,这个「超等大脑」可以保存一些专有学问,这样一来,大模型就能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劳,而向量数据库就充当了「超等大脑」角色。其实,早在 2013

在 ChatGPT 等大语言模型(LLM)盛行的当下,一直不温不火的向量数据库(Vector Data Base ,VectorDB)开始受到大家的关注。

一般而言,大模型在回覆具有普遍性的问题上游刃有余,但在回覆垂直专业的问题上,就显得不那么出色,例如,大模型在医疗行业会存在回覆不准确的情况。

这时,为大模型配备一个「超等大脑」变得尤为重要,这个「超等大脑」可以保存一些专有学问,这样一来,大模型就能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劳,而向量数据库就充当了「超等大脑」角色。

其实,早在 2013 年谷歌就发表了一篇名为《Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality》论文,文中介绍了一种名为 “Word2Vec” 的方法,用来将文字表示为向量。

低成本快速入局大模型,你需要学下向量数据库

而十年后的今天,“Word2Vec” 一词仍被屡次提起,并逐渐发展为我们耳熟能详的向量数据库。

尽管向量数据库最初的设计和大模型没有什么关系。但是传统的关系型数据库和 NoSQL 数据库无法满足大模型期间对数据处理效劳和保存能力的需求,而向量数据库的高效保存、管理和查询能力,大大提高了大模型的训练和推理效劳,因此其成为了大模型期间的重要基础设施。

目前向量数据库已被广泛运用,典型如推荐系统、自然语言处理、图像搜索和识别等范畴,同时也在金融行业、医疗行业和科研范畴等实际业务场景中提供了非常好的支持。

但是与此同时,大模型期间也对向量数据库提出了更高挑战。

向量数据库如何与传统数据库配合,发挥各自优势?

向量数据库如何与其他先进技能,如分布式保存、边缘计算等相结合,提供更完善的基础设施解决方案?

如何进一步提高向量数据库的性能和稳定性,以便更好地服务运用场景?

……

可见,向量数据库的现在依然有很多未知的技能和范畴等待探索,值得被深度探讨。

大模型期间的向量数据库

对于大型互联网公司和大模型公司而言,向量数据库作为大模型的超等大脑,极大程度上解决了范畴学问匮乏、长期记忆能力差、事实一致性不足等挑战。

对于部分传统企业和中小型创业公司而言,由于缺乏资源做自训练,乃至微调,加之对数据隐私和数据安全的考虑,外挂学问库成为其唯一的选择,也因此向量数据库成为了无法跨越的障碍。

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论坛持续两天,聚焦向量数据库的技能解析、技能突破、产业界最好理论、技能现在与展望、实操等多模块内容。呆板之心在此诚邀你 11.24-11.25 来北京共赴这场学问与创新的盛宴,共同推动向量数据库技能的发展和运用!

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技能交换社群

为了方便技能交换,我们也特意建立了向量数据库技能交换群,欢迎关心向量数据库和学问库的技能从业者扫码加入对话,深入交换技能细节和行业观察。

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