1. 前言

??當(dāng)今人工智能領(lǐng)域，最受關(guān)注的毋庸置疑是大模型。然而，高昂的訓(xùn)練成本、漫長(zhǎng)的訓(xùn)練時(shí)間等都成為了制約大多數(shù)企業(yè)入局大模型的關(guān)鍵瓶頸。

??這種背景下，向量數(shù)據(jù)庫憑借其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，成為解決低成本快速定制大模型問題的關(guān)鍵所在。

??向量數(shù)據(jù)庫是一種專門用于存儲(chǔ)和處理高維向量數(shù)據(jù)的技術(shù)。它采用高效的索引和查詢算法，實(shí)現(xiàn)了海量數(shù)據(jù)的快速檢索和分析。如此優(yōu)秀的性能之外，向量數(shù)據(jù)庫還可以為特定領(lǐng)域和任務(wù)提供定制化的解決方案。

??科技巨頭諸如騰訊、阿里等公司紛紛布局向量數(shù)據(jù)庫研發(fā)，力求在大模型領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)突破。大量中小型公司也借助向量數(shù)據(jù)庫的能力快速進(jìn)軍大模型，搶占市場(chǎng)先機(jī)。

??除此之外，近期發(fā)布的多個(gè)關(guān)于向量數(shù)據(jù)庫的行業(yè)研究報(bào)告也表明，向量數(shù)據(jù)庫將成為未來數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理的主流趨勢(shì)，市場(chǎng)規(guī)模有望迅速擴(kuò)大。

??可以說，向量數(shù)據(jù)庫已然成為了推動(dòng)人工智能技術(shù)發(fā)展的重要驅(qū)動(dòng)力。在這場(chǎng)技術(shù)變革中，率先抓住向量數(shù)據(jù)庫的發(fā)展機(jī)遇，就更有可能引領(lǐng)未來的科技潮流。

??上圖為VectorDB 應(yīng)用流程。對(duì)應(yīng)鏈接為：https://www.pinecone.io/learn/vector-database/。

??目前，低成本快速定制大模型已經(jīng)成為了現(xiàn)實(shí)。

??對(duì)很多開發(fā)者而言，微調(diào)大模型的學(xué)習(xí)門檻并不高，自學(xué)也能簡(jiǎn)單上手，但是在實(shí)際應(yīng)用中還是會(huì)出現(xiàn)各種各樣的問題。

2. RAG和向量數(shù)據(jù)庫

??隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，大模型已經(jīng)能夠幫助個(gè)人和企業(yè)提升生產(chǎn)力，但受限于數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性、隱私性和上下文長(zhǎng)度限制等三大挑戰(zhàn)，向量數(shù)據(jù)庫和RAG應(yīng)運(yùn)而生。RAG，又稱“檢索增強(qiáng)生成”，獨(dú)特地結(jié)合了檢索和生成兩個(gè)環(huán)節(jié)。它不僅僅是一個(gè)生成模型，更是一個(gè)結(jié)合了embedding向量搜索和大模型生成的系統(tǒng)。首先，RAG利用embedding模型將問題和知識(shí)庫內(nèi)容轉(zhuǎn)換為向量，并基于相似性找到top-k的相關(guān)文檔。接著，這些文檔被提供大模型，進(jìn)而生成答案。這種方法不僅提高了答案的質(zhì)量，更重要的是，它也為模型的輸出提供了可解釋性。除了embedding檢索器以外，也可結(jié)合BM25 檢索器進(jìn)行集成學(xué)習(xí)，從而達(dá)到更好的檢索效果。

def get_retriever(
        self,
        docs_chunks,
        emb_chunks,
        emb_filter=None,
        k=2,
        weights=(0.5, 0.5),
):
    bm25_retriever = BM25Retriever.from_documents(docs_chunks)
    bm25_retriever.k = k

    emb_retriever = emb_chunks.as_retriever(
        search_kwargs={
            "filter": emb_filter,
            "k": k,
            "search_type": "mmr",
        }
    )
    return EnsembleRetriever(
        retrievers={"bm25": bm25_retriever, "chroma": emb_retriever},
        weights=weights,
    )

??向量數(shù)據(jù)庫是一種專門用于存儲(chǔ)和查詢向量數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫相比，向量數(shù)據(jù)庫使用向 量化計(jì)算，能夠高速地處理大規(guī)模的復(fù)雜數(shù)據(jù)；并可以處理高維數(shù)據(jù)，例如圖像、音頻和視頻等，解決傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中的痛點(diǎn)； 同時(shí)，向量數(shù)據(jù)庫支持復(fù)雜的查詢操作，也可以輕松地?cái)U(kuò)展到多個(gè)節(jié)點(diǎn)，以處理更大規(guī)模的數(shù)據(jù)。

??如何發(fā)揮外掛知識(shí)庫和向量數(shù)據(jù)庫的最大價(jià)值，如何從 0 到 1 做一款向量數(shù)據(jù)庫，如何設(shè)計(jì)技術(shù)架構(gòu)，關(guān)鍵技術(shù)瓶頸是如何突破的，如何用 RAG 和向量數(shù)據(jù)庫搭建企業(yè)知識(shí)庫，技術(shù)實(shí)現(xiàn)過程中容易走哪些彎路，有沒有什么避坑指南等等問題和困惑，都是技術(shù)應(yīng)用和行業(yè)發(fā)展的阻礙。

??可見，對(duì)于 RAG 和向量數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域而言，技術(shù)實(shí)踐和一線的落地場(chǎng)景依然需要持續(xù)探索和挖掘。

??除了最佳實(shí)踐外，大模型領(lǐng)域一直無法回避的挑戰(zhàn)就是變化太快。

??OpenAI 首屆開發(fā)者大會(huì)在幾天前徹底引爆，并被廣泛定義為改變了現(xiàn)有的大模型格局。這會(huì)對(duì)向量數(shù)據(jù)庫行業(yè)的發(fā)展有什么影響呢？RAG 又再次走到了臺(tái)前？這個(gè)領(lǐng)域現(xiàn)在還值得投入嗎？未來又有什么技術(shù)能替代它呢……

??類似這種關(guān)于技術(shù)未來和技術(shù)視野的思考與探討，在快速變化的時(shí)代愈加重要，并將指導(dǎo)大模型領(lǐng)域的企業(yè)優(yōu)化戰(zhàn)略布局，引導(dǎo)從業(yè)者完成職業(yè)升級(jí)和職業(yè)規(guī)劃。

??基于此，機(jī)器之心專門策劃了以「大模型時(shí)代的向量數(shù)據(jù)庫」為主題的 AI 技術(shù)論壇。

??論壇持續(xù)兩天，我們不僅關(guān)注 RAG 和向量數(shù)據(jù)庫的技術(shù)實(shí)現(xiàn)和技術(shù)突破，更聚焦產(chǎn)業(yè)最佳實(shí)踐，看看向量數(shù)據(jù)庫在大模型時(shí)代如何高效落地，有哪些應(yīng)用場(chǎng)景。除此之外，向量數(shù)據(jù)庫的未來將何去何從，企業(yè)和個(gè)人又如何能借勢(shì)完成戰(zhàn)略布局和職業(yè)升級(jí)呢？

??相信這場(chǎng)技術(shù)論壇一定會(huì)帶給你啟發(fā)和收獲。其中兩位主題演講神秘嘉賓也已全部到位，分別是復(fù)旦大學(xué)張奇教授和微軟亞洲研究院首席研究員陳琪老師，快來看看他們的分享內(nèi)容和最新日程吧。

3. 論壇日程

??本次論壇會(huì)聚了國(guó)內(nèi)眾多知名高的專家學(xué)者、互聯(lián)網(wǎng)大廠和AI獨(dú)角獸的技術(shù)骨干等各界精英，以“低成本快速定制大模型”為主題，著重探討“RAG和向量數(shù)據(jù)庫的理論與實(shí)踐”兩個(gè)方面的問題。本次論壇內(nèi)容豐富多樣，不僅在理論層面上進(jìn)行了深入的講解，而且從實(shí)踐層面上講解了向量數(shù)據(jù)庫、知識(shí)庫等方面的最佳實(shí)踐。

大模型工作原理深入講解：

• 大規(guī)模向量索引與向量數(shù)據(jù)庫的歸一化
• 從混亂到秩序：揭秘生成式搜索背后的概率
• GTE:預(yù)訓(xùn)練語言模型驅(qū)動(dòng)的文本Embedding
• jina-embeddings-v2:打破向量模型512長(zhǎng)度限制的

大模型向量數(shù)據(jù)庫、知識(shí)庫的最佳實(shí)踐：

• 大語言模型知識(shí)能力獲取與知識(shí)問答實(shí)踐
• 騰訊云向量數(shù)據(jù)庫的技術(shù)創(chuàng)新與最佳實(shí)踐
• 阿里云向量檢索增強(qiáng)大模型對(duì)話系統(tǒng)最佳實(shí)踐
• 百度智能云BES在大規(guī)模向量檢索場(chǎng)景的探索實(shí)踐
• 火山引擎向量數(shù)據(jù)庫VikingDB技術(shù)演進(jìn)及應(yīng)用
• DingoDB多模向量數(shù)據(jù)庫:大模型時(shí)代的數(shù)據(jù)引擎
• 搜索增強(qiáng)型(RAG)AI原生向量數(shù)據(jù)庫AwaDB技術(shù)創(chuàng)新與實(shí)踐
• 星環(huán)科技分布式向量數(shù)據(jù)庫提升LLM知識(shí)庫召回精度最佳實(shí)踐
• 利用向量數(shù)據(jù)庫搭建企業(yè)知識(shí)庫的優(yōu)化實(shí)踐
• 使用向量數(shù)據(jù)庫快速構(gòu)建本地輕量圖片搜索引擎
• 向量數(shù)據(jù)庫在大模型時(shí)代的應(yīng)用

職業(yè)規(guī)劃與未來展望：

• 聊聊技術(shù)和職業(yè)規(guī)劃
• 大模型時(shí)代向量數(shù)據(jù)庫新未來

??本場(chǎng)論壇重在行業(yè)技術(shù)交流，嘉賓分享均是技術(shù)干貨，不夾帶產(chǎn)品廣告。（如想了解相關(guān)產(chǎn)品或項(xiàng)目，歡迎移步展位區(qū)）

4. 購票方式

??雙十一購票優(yōu)惠，雙十一優(yōu)惠期間，論壇 2 天通票，最低僅售 1999 元 / 張，含 2 天五星級(jí)酒店午餐自助，快來報(bào)名吧！

??官方報(bào)名鏈接為：https://www.bagevent.com/event/sales/l38st4zknru6v8r21rq2naznjrvqh1xs，即日起至 11 月 19 日 23:55 時(shí)，購票參會(huì)即可享門票直減 2000 元優(yōu)惠福利，優(yōu)惠票價(jià)先到先得。

??關(guān)于本次活動(dòng)商務(wù)合作、團(tuán)購、發(fā)票、內(nèi)容等相關(guān)問題，歡迎添加本場(chǎng)活動(dòng)小助手 Alice可通過郵件（jiayaning@jiqizhixin.com）或者私信本人進(jìn)行咨詢。

??本場(chǎng)論壇活動(dòng)重在行業(yè)交流，如果你有任何創(chuàng)意或是反饋，都?xì)g迎一起聊聊～文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-752659.html

到了這里，關(guān)于AI大模型低成本快速定制秘訣：RAG和向量數(shù)據(jù)庫的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！