Секрет недорогой и быстрой настройки больших моделей искусственного интеллекта: RAG и векторная база данных

1. Введение

  В сегодняшней области искусственного интеллекта больше всего внимания, несомненно, привлекают большие модели. Однако высокие затраты на обучение и длительное время обучения стали ключевыми узкими местами, которые не позволяют большинству компаний внедрять крупные модели.

  В этом контексте векторные базы данных, обладающие уникальными преимуществами, стали ключом к решению проблемы недорогой и быстрой кастомизации больших моделей.

  Векторная база данных — это технология, специально используемая для хранения и обработки многомерных векторных данных. Он использует эффективные алгоритмы индексации и запроса для быстрого поиска и анализа больших объемов данных. Помимо такой превосходной производительности векторные базы данных также могут предоставлять индивидуальные решения для конкретных областей и задач.

  Технологические гиганты, такие как Tencent, Alibaba и другие компании, развернули исследования и разработки векторных баз данных, стремясь добиться прорыва в области больших моделей. Большое количество малых и средних компаний также используют возможности векторных баз данных для быстрого ввода больших моделей и использования рыночных возможностей.

  Кроме того, несколько недавно опубликованных отчетов об отраслевых исследованиях векторных баз данных также указывают на то, что векторные базы данных станут основной тенденцией в хранении и обработке данных в будущем, и ожидается, что размер рынка будет быстро расширяться.

  Можно сказать, что векторные базы данных стали важной движущей силой развития технологий искусственного интеллекта. В условиях этих технологических перемен тот, кто первым воспользуется возможностями развития векторных баз данных, с большей вероятностью возглавит будущую технологическую тенденцию.

  На рисунке выше показан процесс приложения VectorDB. Соответствующая ссылка: https://www.pinecone.io/learn/vector-database/.

  В настоящее время недорогая и быстрая индивидуализация больших моделей стала реальностью.

  Для многих разработчиков порог обучения тонкой настройке больших моделей не высок, и легко начать с самостоятельного изучения.Однако в практических приложениях по-прежнему возникают различные проблемы.

2. RAG и векторные базы данных

  Благодаря постоянному развитию технологий большие модели смогли помочь отдельным лицам и предприятиям повысить производительность. Однако их возможности ограничены тремя основными проблемами: данные в реальном времени, конфиденциальность и ограничения длины контекста. Векторные базы данных и RAG появились со временем требовать. RAG, также известный как «генерация с улучшенным поиском», уникальным образом сочетает в себе два аспекта поиска и генерации. Это не просто генеративная модель, а система, сочетающая в себе векторный поиск и генерацию больших моделей. Во-первых, RAG использует модель внедрения для преобразования вопросов и содержимого базы знаний в векторы и находит топ-k связанных документов на основе сходства. Эти документы затем передаются в большие модели для получения ответов. Этот подход не только улучшает качество ответов, но, что более важно, он также обеспечивает интерпретируемость результатов модели. В дополнение к встроенному ретриверу ретривер BM25 также можно комбинировать для комплексного обучения для достижения лучших результатов поиска.

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,
    )

  База данных векторов — это система баз данных, специально используемая для хранения и запроса векторных данных. По сравнению с традиционными базами данных векторная база данных использует векторизованные вычисления и может обрабатывать крупномасштабные сложные данные с высокой скоростью; она также может обрабатывать многомерные данные, такие как изображения, Аудио, видео и т. д. решают проблемы традиционных реляционных баз данных; в то же время векторные базы данных поддерживают сложные операции запросов и могут быть легко расширены до нескольких узлов для обработки более масштабных данных.

  Как максимизировать ценность подключаемых баз знаний и векторных баз данных, как построить векторную базу данных от 0 до 1, как спроектировать техническую архитектуру, как преодолеть ключевые технические узкие места, как использовать RAG и векторные базы данных для построения предприятия базы знаний и процесс внедрения технологий. Вопросы и путаница, например, какие обходные пути легко выбрать, существуют ли какие-либо руководства по предотвращению ошибок и т. д., — все это препятствия на пути применения технологий и развития отрасли.

  Видно, что в области RAG и векторных баз данных технические практики и сценарии первой линии реализации все еще требуют постоянного изучения и изучения.

  Помимо лучших практик, неизбежная проблема в области больших моделей заключается в том, чтоизменяются слишком быстро.

  Первая конференция разработчиков OpenAI прошла несколько дней назад и была широко определена как изменение существующего ландшафта больших моделей. Какое влияние это окажет на развитие индустрии векторных баз данных? RAG снова выходит на сцену? Стоит ли инвестировать в эту сферу сейчас? Какая технология сможет заменить его в будущем...

  Подобно такого рода размышлениям и дискуссиям о будущем технологий и технического видения, они становятся все более важными в эпоху быстрых перемен и помогут предприятиям в области больших моделей оптимизировать свою стратегическую структуру, а практикам - завершить карьерный рост. и планирование карьеры.

  Исходя из этого, Machine Heart специально запланировала форум по технологиям искусственного интеллекта на тему «Векторные базы данных в эпоху больших моделей».

  Форум длился два дня, мы не только сосредоточились на технической реализации и технологических прорывах RAG и векторных баз данных, но и сосредоточились на лучших отраслевых практиках, чтобы увидеть, как векторные базы данных могут быть эффективно реализованы в эпоху больших моделей и какие сценарии применения есть. Кроме того, куда пойдет будущее векторных баз данных? Как компании и частные лица могут воспользоваться этой возможностью для завершения стратегического планирования и карьерного роста?

  Я верю, что этот технический форум обязательно вдохновит и принесет вам пользу. Два таинственных гостя для основных выступлений также на месте. Это профессор Чжан Ци из Университета Фудань и Чэнь Ци, главный научный сотрудник Microsoft Research Asia. Приходите и взгляните на их общий контент и последнее расписание.

3. Расписание форума

  Этот форум объединяет многих известных отечественных экспертов и ученых, техническую основу крупных интернет-компаний и единорогов искусственного интеллекта, а также другие элиты из всех слоев общества. Тема «недорогой и быстрой настройки больших моделей» фокусируется на по «Теории и применению RAG и векторных баз данных».«Практические» вопросы. Содержание этого форума богато и разнообразно: он не только дает подробные объяснения на теоретическом уровне, но и объясняет лучшие практики в векторных базах данных, базах знаний и т. д. с практического уровня.

Подробное объяснение принципа работы больших моделей:

• Масштабное векторное индексирование и нормализация векторных баз данных
• От хаоса к порядку: раскрытие вероятности, лежащей в основе генеративного поиска
• GTE: предварительно обученное встраивание текста на основе языковой модели.
• jina-embeddings-v2: нарушает ограничение длины векторной модели в 512 единиц.

Лучшие практики для больших векторных баз данных моделей и баз знаний:

• Возможность приобретения знаний по большой языковой модели и практика вопросов и ответов на знания
• Технические инновации и лучшие практики векторной базы данных Tencent Cloud
• Лучшие практики для расширенной диалоговой системы больших моделей Alibaba Cloud Vector Retetch
• Исследование и практика использования Baidu Intelligent Cloud BES в сценариях крупномасштабного векторного поиска.
• База данных векторов двигателей вулканов. Эволюция и применение технологий VikingDB.
• Мультимодальная векторная база данных DingoDB: движок данных в эпоху больших моделей
• База данных векторов с расширенным поиском (RAG) с использованием ИИ. Технологические инновации и практика AwaDB.
• Распределенная векторная база данных Xinghuan Technology повышает точность вызова базы знаний LLM.
• Практика оптимизации использования векторной базы данных для построения базы знаний предприятия
• Используйте базу данных векторов, чтобы быстро создать локальную облегченную поисковую систему изображений.
• Применение векторных баз данных в эпоху больших моделей

Планирование карьеры и перспективы на будущее:

• Давайте поговорим о технологиях и планировании карьеры
• Новое будущее векторных баз данных в эпоху больших моделей

  Этот форум посвящен техническому обмену в отрасли.Гости делятся всей технической информацией и не содержат рекламы продуктов. (Если вы хотите узнать о сопутствующих продуктах или проектах, посетите стенд)

4. Как приобрести билеты

  Скидка на покупку билета Double Eleven, в период действия скидки Double Eleven, 2-дневный абонемент на форум, самая низкая цена составляет всего 1999 юаней/ билет, включая 2-дневный обед «шведский стол» в пятизвездочном отеле, приходите и записывайтесь прямо сейчас!

  Официальная ссылка для регистрации:https://www.bagevent.com/event/sales/l38st4zknru6v8r21rq2naznjrvqh1xs, с сегодняшнего дня до 19 ноября. В тот же день в 23:55 те, кто приобретет билеты для участия в конференции, смогут воспользоваться прямой скидкой в ​​размере 2000 юаней на билеты.Билеты со скидкой предоставляются в порядке очереди.

  По вопросам, связанным с деловым сотрудничеством, групповыми закупками, счетами, содержанием и другими вопросами, связанными с этим мероприятием, пожалуйста, добавьте ассистента мероприятия Алису.Вы можете проконсультироваться по электронной почте ([email protected]) или лично в личном сообщении.

  Этот форум посвящен отраслевому обмену. Если у вас есть идеи или отзывы, добро пожаловать в чат~