嵌入：
- 它是指什么？嵌入是將數(shù)據(jù)（例如文本、圖像或代碼）轉(zhuǎn)換為高維向量的數(shù)值表示。這些向量捕捉了數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的語義含義和關(guān)系?？梢詫⑵淅斫鉃閷?fù)雜數(shù)據(jù)翻譯成 LLM 可以理解的語言。
- 為什么有用？原始數(shù)據(jù)之間的相似性反映在高維空間中對應(yīng)向量之間的距離上。這允許 LLM:
- 查找相似的數(shù)據(jù)：通過搜索與查詢向量相近的向量，LLM 可以檢索與問答、文本生成或推薦系統(tǒng)等任務(wù)相關(guān)的有用信息。
- 理解上下文：通過將查詢向量與代表過去對話或用戶偏好的其他向量進(jìn)行比較，LLM 可以掌握上下文并個(gè)性化其響應(yīng)。
向量數(shù)據(jù)庫：
- 為什么需要？傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫難以高效地存儲和搜索高維向量數(shù)據(jù)。向量數(shù)據(jù)庫專門用于此目的，提供:
- 高效存儲：它們可以高效地處理大量向量及其相關(guān)元數(shù)據(jù)。
- 快速相似性搜索：它們使用專用算法快速找到與查詢向量最接近的向量，從而實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)響應(yīng)。
- 可擴(kuò)展性：它們可以有效地處理不斷增長的數(shù)據(jù)集。
對 LLM 的好處：
- 增強(qiáng)知識庫：借助向量數(shù)據(jù)庫，LLM 可以訪問和利用超出其訓(xùn)練數(shù)據(jù)的外部知識，從而改善其響應(yīng)和能力。
- 降低計(jì)算負(fù)載：通過向量搜索檢索相關(guān)信息，LLM 可以避免處理大量原始數(shù)據(jù)，從而節(jié)省計(jì)算資源。
- 個(gè)性化互動：向量數(shù)據(jù)庫允許 LLM 根據(jù)存儲為向量的個(gè)人用戶偏好和過去互動來個(gè)性化響應(yīng)。
一些額外的注意事項(xiàng)：文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-832319.html
- 雖然向量數(shù)據(jù)庫具有優(yōu)勢，但并非每個(gè) LLM 應(yīng)用都需要它。模型的大小和復(fù)雜性以及期望的功能決定了是否需要一個(gè)。
- 不同的向量數(shù)據(jù)庫提供不同的功能和性能，需要根據(jù)您的特定需求仔細(xì)選擇。
總而言之，嵌入和向量數(shù)據(jù)庫的結(jié)合使 LLM 能夠更有效地訪問和處理信息，從而實(shí)現(xiàn)更豐富、更具上下文感知和個(gè)性化的交互。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-832319.html
到了這里，關(guān)于AIGC基礎(chǔ)：大型語言模型 (LLM) 為什么使用向量數(shù)據(jù)庫，嵌入(Embeddings)又是什么？的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請?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)！
