Wie man Vektordatenbanken nutzt, um die Schwächen von LLM auszugleichen

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Vektordatenbanken ermöglichen es Unternehmen, universelle große Sprachmodelle kostengünstig und nachhaltig für den organisationsspezifischen Einsatz anzupassen.

Übersetzt aus „ How to Cure LLM Weaknesses with Vector Databases“ , Autor Naren Narendran.

Seit Jahren wird über die möglichen Auswirkungen künstlicher Intelligenz auf Unternehmen spekuliert. Jetzt sehen wir, dass Unternehmen aus verschiedenen Branchen beginnen, große Sprachmodelle (LLM) und generative künstliche Intelligenz (GenAI) zu nutzen. McKinsey geht davon aus, dass die Weltwirtschaft durch die Einführung von GenAI bis zu 4,4 Billionen US-Dollar profitieren könnte , wodurch der Einsatz von KI und LLM attraktiver denn je wird.

LLMs von der Stange sind attraktiv, weil sie eine relativ einfache Möglichkeit darstellen, allgemeine künstliche Intelligenz in Organisationsstrukturen zu integrieren. LLM hat jedoch einen erheblichen Nachteil, der die potenziellen Vorteile zunichte machen kann: einen Mangel an domänenspezifischem Hintergrund. In einfachen Anwendungsfällen ist dies möglicherweise kein Problem. Allerdings kann allgemeines LLM in der Produktion und anderen komplexeren Kontexten eigene Herausforderungen mit sich bringen.

Da Unternehmen zunehmend auf Echtzeit-KI-Anwendungen und -Tools zurückgreifen, müssen sie diese Einschränkungen überwinden. Sie fragen sich vielleicht, wie eine KI-gesteuerte Umgebung auf erschwingliche und nachhaltige Weise erweitert werden kann. Die Antwort sind Vektordatenbanken , die ich in diesem Artikel, dem ersten einer zweiteiligen Serie, näher beleuchten werde.

Einschränkungen von LLM für Unternehmen

Bevor ich in die Welt der Vektordatenbanken eintauche, werde ich auf drei wesentliche Einschränkungen von handelsüblichen LLMs eingehen.

Veraltete Trainingsdaten

Die Trainingsdaten, die ein LLM aufnimmt, bestimmen letztendlich seine Fähigkeiten. Dies stellt eine erhebliche Einschränkung dar, da Daten selten immergrün sind. Stattdessen handelt es sich bei Daten oft um eine Momentaufnahme eines bestimmten Zeitpunkts, was bedeutet, dass sie irgendwann irrelevant oder falsch werden können.

Alte und veraltete Daten haben erhebliche Auswirkungen, da die Genauigkeit von KI-Anwendungen vollständig von der Qualität und Aktualität der Trainingsdaten abhängt.

Fehlender organisationsspezifischer Kontext

Trainingsdaten für Standard-LLMs stammen aus verschiedenen öffentlichen und privaten Quellen. Diese Daten ermöglichen LLM alle seine Funktionen. Besorgniserregend für Unternehmen ist, dass generischen LLMs der organisationsspezifische Kontext fehlt. Dies liegt daran, dass kein bestehendes LLM proprietäre Daten nutzt, die für ein bestimmtes Unternehmen spezifisch sind, was bedeutet, dass verschiedene einzigartige Kontexte nicht erkannt werden.

Künstliche Intelligenz-Illusion

Selbstvertrauen ist sowohl eine Stärke als auch eine Schwäche von LLM. Sie haben die unheimliche Fähigkeit, Fragen mit absoluter Sicherheit zu beantworten, selbst wenn ihre Antworten völlig falsch sind. Dieses als KI-Halluzination bekannte Phänomen kann zu ungenauen, lächerlichen oder potenziell gefährlichen Ergebnissen führen.

Für Unternehmen, deren Glaubwürdigkeit und betriebliche Effizienz von einem starken und qualitativ hochwertigen LLM abhängen, stellt die KI-Illusion eine erhebliche Bedrohung dar. Und da bei LLMs von der Stange immer das Risiko besteht, veraltete oder domänenirrelevante Daten zu verwenden, droht die Gefahr einer KI-Illusion.

Vektordatenbanken verstehen: Vektoreinbettungen

Um zu verstehen, wie Vektordatenbanken LLM und andere Echtzeit-KI-Anwendungen verbessern können, werde ich zunächst beschreiben, was sie enthalten.

Eine Vektordatenbank ist ein indiziertes Repository für Vektoreinbettungen. Vektoreinbettungen sind mathematische oder numerische Darstellungen von Daten in verschiedenen Formen wie Text, Video, Fotos und Audio. Vektoreinbettungen bieten einen semantischen (statt oberflächlichen) Wert, indem sie unterschiedliche lesbare Daten in Zahlenfolgen umwandeln. Im Wesentlichen klassifiziert die Vektoreinbettung Daten basierend auf Beziehungen, Kontext und tiefer Bedeutung .

Im Kontext von LLM ist es entscheidend, komplexe Semantiken in unterschiedlichen Datenformaten in standardisierte numerische Darstellungen umzuwandeln. Durch die Verwendung mathematischer Sprache und Logik bietet die Vektoreinbettung ein höheres Maß an Such- und Abrufgenauigkeit in zuvor heterogenen Daten. Dies hilft bei der Optimierung von Suche, Clustering, Klassifizierung und Anomalieerkennung. Dies hat möglicherweise einen Wandel für Unternehmen zur Folge, da jeder Algorithmus für maschinelles Lernen (ML) von Vektoreinbettungen profitieren kann.

Wie Vektordatenbanken das LLM von der Stange verbessern

In handelsüblichen LLMs bleiben die während des Trainings verwendeten Vektoreinbettungen oft unveröffentlicht und unbekannt, was es schwierig macht, die Grenzen ihres Verständnisses und ihrer Fähigkeiten einzuschätzen. Die meisten LLMs verfügen jedoch über eingebettete Funktionen, was bedeutet, dass Unternehmen domänenspezifische Daten in sie einspeisen können, um organisationsspezifische Wissenslücken zu schließen. Durch die Integration einer ergänzenden LLM-Vektordatenbank mit Vektoreinbettungen proprietärer und anderer domänenspezifischer Informationen in ihr LLM können Unternehmen handelsübliche KI-Lösungen basierend auf ihren individuellen Anforderungen verbessern.

Durch die Anreicherung und Optimierung von LLM mit Vektordatenbanken werden auch die oben aufgeführten Risiken von Standardprodukten eliminiert.

Unternehmen müssen sich beispielsweise keine Sorgen darüber machen, dass ihr LLM veraltete Daten nutzt, wenn regelmäßig neuere und relevante Daten hinzugefügt werden können. Darüber hinaus können Unternehmen durch das Hinzufügen von Vektordatenbanken mit proprietären Daten die Wahrscheinlichkeit von KI-Halluzinationen erheblich reduzieren.

Die Vorteile der KI-Einführung werden nicht leicht zu erreichen sein. Durch das Verständnis und die Nutzung der LLM-Vektordatenbank können Unternehmen jedoch das volle Potenzial leistungsstarker Echtzeit-KI-Anwendungen erschließen.

LLM- und Vektordatenbanken: der Weg in die Zukunft

Generative KI und LLM sind in verschiedenen Bereichen auf dem Vormarsch. Viele Unternehmen nutzen diese Technologien, um ihre Backend-Infrastruktur zu stärken, Dienstleistungen und Produkte zu verbessern und in ihren Bereichen führend zu werden. Obwohl handelsübliche LLMs ein guter Ausgangspunkt für die Ausführung von Echtzeit-KI-Anwendungen sind, sind sie mit Herausforderungen und Einschränkungen behaftet. Zu den wichtigsten Faktoren zählen veraltete Trainingsdaten, fehlender organisationsspezifischer Kontext und KI-Illusionen.

Vektordatenbanken und Einbettungen sind leistungsstarke Gegenmittel für diese LLM-Herausforderungen und können die Suchgenauigkeit erheblich verbessern.

In Teil 2 dieser Serie werde ich untersuchen, wie das Architektur-Framework Retrieval Augmented Generation (RAG) Unternehmen dabei helfen kann, proprietäre Vektordatenbanken zu ihren LLM- und KI-Ökosystemen hinzuzufügen, um die Einschränkungen von Standard-LLM zu überwinden. *Erfahren* , wie die Vektorsuchlösung der Enterprise-Klasse von Aerospike konstante Genauigkeit im großen Maßstab liefert.

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