Auto Byte

专注未来出行及智能汽车科技

微信扫一扫获取更多资讯

Science AI

关注人工智能与其他前沿技术、基础学科的交叉研究与融合发展

微信扫一扫获取更多资讯

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。

图片

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。

图片

为了助力广大企业和技术从业者紧跟技术发展潮流,全面了解向量数据库技术,广泛学习产业界最佳实践,掌握向量数据库未来发展趋势,机器之心专门策划了以「大模型时代的向量数据库」为主题的 AI 技术论坛。

论坛持续两天,聚焦向量数据库的技术解析、技术突破、产业界最佳实践、技术未来与展望、实操等多模块内容。机器之心在此诚邀你 11.24-11.25 来北京共赴这场知识与创新的盛宴,共同推动向量数据库技术的发展和应用!

论坛日程

图片

为什么值得参加?

  • 汇聚高校教授及产业界的重磅技术专家,掌握最新技术,拓宽技术视野
  • 和技术大牛面对面交流,会后深度链接
  • 覆盖核心技术拆解、知名企业最佳实践、技术未来探讨及展望
  • 特设展区,一览向量数据库产业格局
  • 加入向量数据库高质量技术交流社群,及时跟进行业前沿技术与资讯
  • 全流程助力学习:会前会后学习资料大礼包
  • 特色晚场交流活动,聊聊技术和职业规划
  • 机器之心旗下相关付费活动享购票八五折优惠

现在报名可享「75 折早鸟福利」

「大模型时代的向量数据库机器之心 AI 技术论坛报名通道正式开启。

图片

扫描图中二维码,或是点击文章底部「阅读原文」可直达论坛官网。即日起至 11 月 10 日 23:55 时,购票参会即可享门票 75 折早鸟福利,票价立减 1000 元。

机器之心 AI 技术论坛第一期「Llama 2 大模型算法与应用实践」的参会者,请单独添加小助手 Alice 的微信,直达专属优惠链接。

技术交流社群

为了方便技术交流,我们也特意建立了向量数据库技术交流群,欢迎关心向量数据库知识库的技术从业者扫码加入对话,深入交流技术细节和行业观察。

图片

关于本次活动商务合作、团购、发票、内容等相关问题,欢迎添加本场活动小助手 Alice(微信:15650753618)或通过邮件(jiayaning@jiqizhixin.com)进行咨询。
产业向量数据库
相关数据
图像搜索技术

图像搜索是通过搜索图像文本或者视觉特征,为用户提供互联网上相关图像资料检索服务的专业搜索引擎系统,是搜索引擎的一种细分。图像搜索方法一般有两种:通过输入与图片名称或内容相似的关键字来进行检索;或者通过上传与搜索结果相似的图片或图片URL进行搜索。

边缘计算技术

边缘运算(英语:Edge computing),又译为边缘计算,是一种分散式运算的架构,将应用程序、数据资料与服务的运算,由网络中心节点,移往网络逻辑上的边缘节点来处理。边缘运算将原本完全由中心节点处理大型服务加以分解,切割成更小与更容易管理的部分,分散到边缘节点去处理。边缘节点更接近于用户终端装置,可以加快资料的处理与传送速度,减少延迟。在这种架构下,资料的分析与知识的产生,更接近于数据资料的来源,因此更适合处理大数据。

知识库技术

知识库是用于知识管理的一种特殊的数据库,以便于有关领域知识的采集、整理以及提取。知识库中的知识源于领域专家,它是求解问题所需领域知识的集合,包括基本事实、规则和其它有关信息。

推荐系统技术

推荐系统(RS)主要是指应用协同智能(collaborative intelligence)做推荐的技术。推荐系统的两大主流类型是基于内容的推荐系统和协同过滤(Collaborative Filtering)。另外还有基于知识的推荐系统(包括基于本体和基于案例的推荐系统)是一类特殊的推荐系统,这类系统更加注重知识表征和推理。

数据库技术

数据库,简而言之可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所,用户可以对文件中的数据运行新增、截取、更新、删除等操作。 所谓“数据库”系以一定方式储存在一起、能予多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的数据集合。

查询技术

一般来说,查询是询问的一种形式。它在不同的学科里涵义有所不同。在信息检索领域,查询指的是数据库和信息系统对信息检索的精确要求

自然语言处理技术

自然语言处理(英语:natural language processing,缩写作 NLP)是人工智能和语言学领域的分支学科。此领域探讨如何处理及运用自然语言;自然语言认知则是指让电脑“懂”人类的语言。自然语言生成系统把计算机数据转化为自然语言。自然语言理解系统把自然语言转化为计算机程序更易于处理的形式。

语言模型技术

语言模型经常使用在许多自然语言处理方面的应用,如语音识别,机器翻译,词性标注,句法分析和资讯检索。由于字词与句子都是任意组合的长度,因此在训练过的语言模型中会出现未曾出现的字串(资料稀疏的问题),也使得在语料库中估算字串的机率变得很困难,这也是要使用近似的平滑n元语法(N-gram)模型之原因。

机器之心机构

机器之心,成立于2014年,是国内最具影响力、最专业、唯一用于国际品牌的人工智能信息服务与产业服务平台。目前机器之心已经建立起涵盖媒体、数据、活动、研究及咨询、线下物理空间于一体的业务体系,为各类人工智能从业者提供综合信息服务和产业服务。

https://www.jiqizhixin.com/
推荐文章
暂无评论
暂无评论~