AI大模型低成本快速定制秘诀：RAG和向量数据库

1. 媒介

  当今人工智能范畴，最受关注的毋庸置疑是大模型。然而，高昂的训练成本、漫长的训练时间等都成为了制约大多数企业入局大模型的关键瓶颈。
  这种背景下，向量数据库依附其独特的优势，成为办理低成本快速定制大模型问题的关键所在。
  向量数据库是一种专门用于存储和处理高维向量数据的技能。它采用高效的索引和查询算法，实现了海量数据的快速检索和分析。如此优秀的性能之外，向量数据库还可以为特定范畴和任务提供定制化的办理方案。
  科技巨头诸如腾讯、阿里等公司纷纷布局向量数据库研发，力求在大模型范畴实现突破。大量中小型公司也借助向量数据库的本领快速进军大模型，抢占市场先机。
  除此之外，近期发布的多个关于向量数据库的行业研究陈诉也表明，向量数据库将成为将来数据存储和处理的主流趋势，市场规模有望敏捷扩大。
  可以说，向量数据库已然成为了推动人工智能技能发展的告急驱动力。在这场技能变革中，率先抓住向量数据库的发展机遇，就更有大概引领将来的科技潮流。

  上图为VectorDB 应用流程。对应链接为：https://www.pinecone.io/learn/vector-database/。
  目前，低成本快速定制大模型已经成为了实际。
  对很多开发者而言，微调大模型的学习门槛并不高，自学也能简朴上手，但是在实际应用中还是会出现各种各样的问题。
2. RAG和向量数据库

  随着技能的不断发展，大模型已经可以或许资助个人和企业提升生产力，但受限于数据实时性、隐私性和上下文长度限制等三大挑战，向量数据库和RAG应运而生。RAG，又称“检索加强天生”，独专程结合了检索和天生两个环节。它不但仅是一个天生模型，更是一个结合了embedding向量搜刮和大模型天生的系统。起首，RAG使用embedding模型将问题和知识库内容转换为向量，并基于相似性找到top-k的相关文档。接着，这些文档被提供大模型，进而天生答案。这种方法不但进步了答案的质量，更告急的是，它也为模型的输出提供了可解释性。除了embedding检索器以外，也可结合BM25 检索器进行集成学习，从而到达更好的检索结果。

1. def get_retriever(
2.         self,
3.         docs_chunks,
4.         emb_chunks,
5.         emb_filter=None,
6.         k=2,
7.         weights=(0.5, 0.5),
8. ):
9.     bm25_retriever = BM25Retriever.from_documents(docs_chunks)
10.     bm25_retriever.k = k
12.     emb_retriever = emb_chunks.as_retriever(
13.         search_kwargs={
14.             "filter": emb_filter,
15.             "k": k,
16.             "search_type": "mmr",
17.         }
18.     )
19.     return EnsembleRetriever(
20.         retrievers={"bm25": bm25_retriever, "chroma": emb_retriever},
21.         weights=weights,
22.     )

复制代码

  向量数据库是一种专门用于存储和查询向量数据的数据库系统，与传统数据库相比，向量数据库使用向 量化计算，可以或许高速地处理大规模的复杂数据；并可以处理高维数据，比方图像、音频和视频等，办理传统关系型数据库中的痛点； 同时，向量数据库支持复杂的查询操作，也可以轻松地扩展到多个节点，以处理更大规模的数据。
  怎样发挥外挂知识库和向量数据库的最大代价，怎样从 0 到 1 做一款向量数据库，怎样计划技能架构，关键技能瓶颈是怎样突破的，怎样用 RAG 和向量数据库搭建企业知识库，技能实现过程中容易走哪些弯路，有没有什么避坑指南等等问题和困惑，都是技能应用和行业发展的阻碍。
  可见，对于 RAG 和向量数据库范畴而言，技能实践和一线的落地场景依然必要连续探索和挖掘。
  除了最佳实践外，大模型范畴一直无法回避的挑战就是变化太快。
  OpenAI 首届开发者大会在几天前彻底引爆，并被广泛界说为改变了现有的大模型格局。这会对向量数据库行业的发展有什么影响呢？RAG 又再次走到了台前？这个范畴如今还值得投入吗？将来又有什么技能能替代它呢……
  类似这种关于技能将来和技能视野的思考与探讨，在快速变化的期间愈加告急，并将指导大模型范畴的企业优化战略布局，引导从业者完成职业升级和职业规划。

  基于此，机器之心专门筹谋了以「大模型期间的向量数据库」为主题的 AI 技能论坛。
  论坛连续两天，我们不但关注 RAG 和向量数据库的技能实现和技能突破，更聚焦财产最佳实践，看看向量数据库在大模型期间怎样高效落地，有哪些应用场景。除此之外，向量数据库的将来将何去何从，企业和个人又怎样能借势完成战略布局和职业升级呢？
  信赖这场技能论坛一定会带给你启发和收获。其中两位主题演讲机密嘉宾也已全部到位，分别是复旦大学张奇教授和微软亚洲研究院首席研究员陈琪老师，快来看看他们的分享内容和最新日程吧。
3. 论坛日程

  本次论坛会聚了国内浩繁知名高的专家学者、互联网大厂和AI独角兽的技能骨干等各界精英，以“低成本快速定制大模型”为主题，着重探讨“RAG和向量数据库的理论与实践”两个方面的问题。本次论坛内容丰富多样，不但在理论层面上进行了深入的讲解，而且从实践层面上讲解了向量数据库、知识库等方面的最佳实践。
大模型工作原理深入讲解：

• 大规模向量索引与向量数据库的归一化
  
• 从杂乱到秩序：揭秘天生式搜刮背后的概率
  
• GTE:预训练语言模型驱动的文本Embedding
  
• jina-embeddings-v2:打破向量模型512长度限制的
  

大模型向量数据库、知识库的最佳实践：

• 大语言模型知识本领获取与知识问答实践
  
• 腾讯云向量数据库的技能创新与最佳实践
  
• 阿里云向量检索加强盛模型对话系统最佳实践
  
• 百度智能云BES在大规模向量检索场景的探索实践
  
• 火山引擎向量数据库VikingDB技能演进及应用
  
• DingoDB多模向量数据库:大模型期间的数据引擎
  
• 搜刮加强型(RAG)AI原生向量数据库AwaDB技能创新与实践
  
• 星环科技分布式向量数据库提升LLM知识库召回精度最佳实践
  
• 使用向量数据库搭建企业知识库的优化实践
  
• 使用向量数据库快速构建本地轻量图片搜刮引擎
  
• 向量数据库在大模型期间的应用
  

职业规划与将来展望：

• 聊聊技能和职业规划
  
• 大模型期间向量数据库新将来
  

  本场论坛重在行业技能交流，嘉宾分享均是技能干货，不夹带产品广告。（如想了解相关产品或项目，欢迎移步展位区）

4. 购票方式

  双十一购票优惠，双十一优惠期间，论坛 2 天通票，最低仅售 1999 元 / 张，含 2 天五星级旅馆午餐自助，快来报名吧！
  官方报名链接为：https://www.bagevent.com/event/sales/l38st4zknru6v8r21rq2naznjrvqh1xs，即日起至 11 月 19 日 23:55 时，购票参会即可享门票直减 2000 元优惠福利，优惠票价先到先得。
  关于本次活动商务相助、团购、发票、内容等相关问题，欢迎添加本场活动小助手 Alice可通过邮件（jiayaning@jiqizhixin.com）大概私信本人进行咨询。
  本场论坛活动重在行业交流，如果你有任何创意或是反馈，都欢迎一起聊聊～

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