Menyelam mendalam ke dalam pangkalan data RAG dan vektor: kunci kepada penyesuaian pantas dan kos rendah bagi model besar

Kini, dalam bidang kecerdasan buatan, model berskala besar telah menarik perhatian ramai. Walau bagaimanapun, faktor seperti kos latihan yang tinggi dan masa latihan yang panjang telah menjadi halangan utama yang menyekat kebanyakan syarikat daripada mengambil bahagian dalam bidang model berskala besar

Dalam konteks ini, pangkalan data vektor, dengan kelebihan unik mereka, telah menjadi penyelesaian Kunci kepada masalah penyesuaian pantas model besar pada kos rendah.

Pangkalan data vektor ialah teknologi yang direka khusus untuk menyimpan dan memproses data vektor berdimensi tinggi. Ia menggunakan algoritma pengindeksan dan pertanyaan yang cekap untuk mencapai perolehan semula dan analisis data besar-besaran. Sebagai tambahan kepada prestasi cemerlang tersebut, pangkalan data vektor juga boleh menyediakan penyelesaian tersuai untuk bidang dan tugasan tertentu.

gergasi teknologi seperti Tencent dan Alibaba telah melabur dalam penyelidikan dan pembangunan pangkalan data vektor, dengan harapan untuk mencapai kejayaan dalam bidang model besar. Banyak syarikat kecil dan sederhana juga menggunakan keupayaan pangkalan data vektor untuk memasuki pasaran model besar dengan pantas dan bersaing untuk mendapatkan peluang

Baru-baru ini mengeluarkan beberapa laporan penyelidikan industri mengenai pangkalan data vektor menunjukkan bahawa pangkalan data vektor akan menjadi masa depan penyimpanan dan pemprosesan data Trend arus perdana, skala pasaran dijangka berkembang pesat

Boleh dikatakan bahawa pangkalan data vektor telah menjadi daya penggerak yang penting dalam mempromosikan pembangunan teknologi kecerdasan buatan. Dalam perubahan teknologi ini, orang pertama yang merebut peluang pembangunan pangkalan data vektor akan lebih berkemungkinan menerajui trend teknologi masa depan. Rajah 1. Proses permohonan VectorDB. Sumber imej: https://www.pinecone.io/learn/vector-database/

Pada masa ini,

kos rendah dan penyesuaian pantas model besar telah menjadi Realiti.Bagi kebanyakan pembangun, ambang pembelajaran untuk penalaan halus model besar tidak tinggi, dan mudah untuk dimulakan dengan belajar sendiri, tetapi pelbagai masalah masih berlaku dalam aplikasi praktikal.

Cara memberikan permainan sepenuhnya kepada nilai pangkalan pengetahuan plug-in dan pangkalan data vektor, cara membina pangkalan data vektor dari awal, cara mereka bentuk seni bina teknikal, cara mengatasi kesesakan teknikal utama, dan bagaimana menggunakan pangkalan data RAG dan vektor untuk membina Perpustakaan pengetahuan perusahaan, apakah masalah dan kekeliruan yang mudah dihadapi semasa proses pelaksanaan teknikal, adakah terdapat sebarang panduan untuk mengelakkan ralat, dll. Ini semua adalah halangan dalam aplikasi teknologi dan pembangunan industri

Jelas sekali, untuk pangkalan data RAG dan vektor Dari segi bidang, kami masih perlu terus meneroka dan meneroka amalan teknikal dan senario pelaksanaan barisan pertama

Selain amalan terbaik, cabaran yang selalu tidak dapat dielakkan dalam bidang model besar ialah

berubah terlalu cepat.

Beberapa hari yang lalu, persidangan pembangun pertama OpenAI menimbulkan sensasi yang besar dan secara meluas dianggap sebagai peristiwa penting yang mengubah landskap model berskala besar sedia ada. Apakah kesannya terhadap pembangunan industri pangkalan data vektor? RAG kembali menjadi tumpuan, adakah ia masih berbaloi untuk melabur? Apakah teknologi yang akan dapat menggantikannya pada masa hadapan...

Pemikiran dan perbincangan tentang masa depan teknologi dan wawasannya semakin penting dalam era perubahan pesat, dan akan membimbing perusahaan dalam bidang itu model besar Optimumkan susun atur strategik dan membimbing pengamal untuk melengkapkan peningkatan kerjaya dan perancangan kerjaya.

Berdasarkan perkara ini, tapak ini merancang khas teknologi AI dengan tema "

Pangkalan data vektor dalam era model besar# #" forum.

Kandungan yang ditulis semula ialah: Forum ini berlangsung selama dua hari Kami memberi tumpuan bukan sahaja pada pelaksanaan teknikal dan kejayaan RAG dan pangkalan data vektor, tetapi juga pada amalan terbaik industri dan meneroka bagaimana pangkalan data vektor boleh menjadi cekap. dalam era model besar Apakah senario aplikasi? Di samping itu, kami juga akan memberi tumpuan kepada hala tuju pembangunan pangkalan data vektor pada masa hadapan, dan bagaimana syarikat dan individu boleh menggunakan trend ini untuk susun atur strategik dan peningkatan kerjaya

Saya percaya forum teknologi ini pasti akan membawa anda inspirasi dan keuntungan.

Kandungan yang ditulis semula ialah: Diskaun pembelian tiket Double Eleven

Semasa diskaun Double Eleven,

Forum pas 2 hari , harga terendah hanya 1999 yuan/tiket, termasuk bufet makan tengah hari 2 hari di hotel lima bintang

, datang dan daftar sekarang!

Imbas kod QR dalam gambar untuk pergi terus ke laman web rasmi forum. Mulai sekarang hingga 23:55 pada 19 November, jika anda membeli tiket untuk menyertai persidangan itu, anda boleh menikmati diskaun terus sebanyak 2,000 yuan pada tiket Harga tiket yang didiskaunkan dahulu.

Sila tambahkan WeChat Alice pembantu anda untuk mendapatkan pautan diskaun eksklusif untuk peserta isu pertama forum teknologi AI tapak ini "Llama 2 Large Model Algorithm and Application Practice"

Jadual Forum

Dua tetamu misteri telah disahkan iaitu Profesor Zhang Qi dari Universiti Fudan dan Guru Chen Qi, ketua penyelidik di Microsoft Research Asia. Mari kita lihat kandungan ucapan dan jadual mereka

Forum ini memfokuskan pada pertukaran teknikal industri, dan perkongsian tetamu adalah semua maklumat teknikal, tanpa iklan produk. (Jika anda ingin mengetahui tentang produk atau projek berkaitan, sila kunjungi kawasan booth)

Komuniti Pertukaran Teknikal

Untuk memudahkan pertukaran teknikal, kami juga telah menubuhkan kumpulan pertukaran teknologi pangkalan data vektor secara khusus Pengamal teknikal yang mengambil berat tentang pangkalan data vektor dan pangkalan pengetahuan dialu-alukan untuk mengimbas kod QR untuk menyertai perbualan dan pertukaran butiran teknikal yang mendalam dan industri memerhati.

Untuk soalan berkaitan kerjasama perniagaan, pembelian berkumpulan, invois, kandungan dan isu berkaitan acara ini, sila tambah Alice (WeChat: 15650753618) atau rujuk melalui e-mel (jiayaning@jiqizhixin.com).

Sila mengalu-alukan semua orang untuk menyertai forum ini. Tujuan kami adalah untuk mempromosikan pertukaran antara industri. Jika anda mempunyai sebarang idea atau maklum balas kreatif, sila hubungi Alice, dia dengan senang hati akan berbual dengan anda

^{Sila semak pautan berikut:}

^{https://www.pinecone .io/learn/vector -database/}

Atas ialah kandungan terperinci Menyelam mendalam ke dalam pangkalan data RAG dan vektor: kunci kepada penyesuaian pantas dan kos rendah bagi model besar. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!