低成本快速入局大模型,你需要学下向量数据库

AI行业动态6个月前发布 ainavi
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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,大模型在回答具有普遍性的问题上游刃有余,但在回答垂直专业的问题上,就显得不那么出色,例如,大模型在医疗行业会存在回答不准确的情况。
这时,为大模型配备一个「超级大脑」变得尤为重要,这个「超级大脑」可以存储一些专有知识,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率,而向量数据库就充当了「超级大脑」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时代对数据处理效率和存储能力的需求,而向量数据库的高效存储、管理和查询能力,大大提高了大模型的训练和推理效率,因此其成为了大模型时代的重要基础设施。
目前向量数据库已被广泛应用,典型如推荐系统自然语言处理图像搜索和识别等领域,同时也在金融行业、医疗行业和科研领域等实际业务场景中提供了非常好的支持。
但是与此同时,大模型时代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术,如分布式存储、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,以便更好地服务应用场景?
  • ……
可见,向量数据库的未来依然有很多未知的技术和领域等待探索,值得被深度探讨。
大模型时代的向量数据库
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级大脑,极大程度上解决了领域知识匮乏、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,外挂知识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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