甲骨文首次将LLMs引入数据库，集成Llama 3和Mistral，和数据库高效对话
信息时代，数据为王。数据库作为数据存储&管理的一种方式，正在以势不可挡的趋势与AI联合。前有OpenAI 收购了数据库初创公司 Rockset，引发广泛关注；Oracle公司（甲骨文）作为全球最大的信息管理软件及服务供应商，近日发布新产物HeatWave GenAI，这是首次在数据库中引入LLMs，数据库也将迎来AI化管理。
当你依托于数据库存储，管理数据，是否由于复杂的SQL语句望而却步，HeatWave GenAI通过将LLM嵌入到数据库中，实现天然语言对话大模型完成数据操作；
当你查询数据时，是否出现结果不精确的环境，HeatWave GenAI将数据以向量形式存储，而且主动化完成向量生成，避免用户和底层机制作斗争。查询时通过在向量维度计算语义上的相似度，实现更为精确的搜索；
亦或是否烦躁于数据库反馈前漫长的等待，HeatWave GenAI通过内存向量搜索，执行速度接近内存带宽，其执行速度高达其他云服务数据平台的十五倍以上。
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HeatWave GenAI Demo展示:
，时长05:41
HeatWave GenAI 技术报告：
https://www.oracle.com/a/ocom/docs/heatwave-genai-technical-brief.pdf
一起和小编看看HeatWave GenAI的技术亮点，以及如何引领人工智能驱动数据库的将来吧！
首次在数据库内嵌入LLM
HeatWave GenAI 直接将 Llama 3 和 Mistral LLM 集成到数据库中。
它有几个突出的优点:
首先是安全性大大进步。由于模型就在数据库里运行,数据不消往外传,降低了泄露风险。
其次是使用起来特别方便。开辟者不消再操心配置GPU或者调用外部AI服务,直接在数据库里就能用上强大的语言模型,省时省力还省钱。
另外，它还能和HeatWave原有的AutoML功能完善配合。AutoML可以主动完成从数据准备到模型部署的全流程，可以实现更智能的应用,比如生成详细报告、做出准确推测等。
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内存向量搜索既要速度又要精度
HeatWave GenAI可以让用户轻松地将文字、图片、视频等非结构化数据转换成向量形式存储。这个过程非常简朴,只需要执行一个SQL下令就可以主动完成。
通过向量存储方式，用户就可以实现一些高级的搜索功能,比如找相似的文档或图片。而且使用起来很方便,不需要复杂的设置,直接用天然语言就能和系统对话。
HeatWave GenAI的一大特色是接纳了基于内存的全表扫描方法。与其他接纳近似索引方法的数据库差别,HeatWave既保证了搜索的速度,又保证告终果的精确度。它通过内存计算和并行处置惩罚,大大缩短了数据搜索的时间。
总的来说,HeatWave GenAI为用户提供了一种简朴、快速、精准的方式来处置惩罚和搜索各种非结构化数据，可以让数据分析变得更加简朴和高效。
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AI与数据库技术联合应用潜力巨大
HeatWave GenAI 刚推出不久,但已经有一些公司开始尝试把它和机器学习联合起来使用,探索一些新的应用场景。
比如在银行业,他们用机器学习来主动检测可疑交易。如果系统发现某笔交易有题目,就会用 AI 生成一段简朴的说明,表明为什么这笔交易看起来不太对劲。如许银行工作人员就能更快地发现和处置惩罚潜伏的欺诈行为,省了不少时间和精力。
再比如一家外卖平台,他们把 HeatWave GenAI 用在了保举系统上。通太过析用户的喜欢、订单汗青等信息,系统能给出更知心的餐厅和菜品保举。这种个性化的服务让用户体验更好,也能进步他们的忠诚度。
虽然如今用这项技术的公司还不多,但从这些例子可以看出,HeatWave GenAI 在各行各业都有很大的应用潜力。
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