Как использовать векторные базы данных, чтобы компенсировать недостатки LLM

[Превью прямого эфира] Смогут ли крупные модели заменить программистов? "

Векторные базы данных позволяют предприятиям экономично и устойчиво адаптировать модели больших языков общего назначения для использования в конкретной организации.

Перевод книги «Как устранить недостатки LLM с помощью векторных баз данных» , автор Нарен Нарендран.

В течение многих лет люди размышляли о потенциальном влиянии искусственного интеллекта на бизнес. Сейчас мы видим, как компании из разных отраслей начинают использовать модели больших языков (LLM) и генеративный искусственный интеллект (GenAI). McKinsey считает, что мировая экономика может получить выгоду в размере 4,4 триллиона долларов от внедрения GenAI , что сделает использование искусственного интеллекта и LLM более привлекательным, чем когда-либо.

Готовые программы LLM привлекательны тем, что представляют собой относительно простой способ внедрить общий искусственный интеллект в организационные структуры. Однако у LLM есть существенный недостаток, который может свести на нет потенциальные преимущества: отсутствие опыта работы в конкретной предметной области. В простых случаях использования это может не быть проблемой. Однако в производстве и других более сложных контекстах LLM общего назначения может создать свой собственный набор проблем.

Поскольку предприятия все чаще обращаются к приложениям и инструментам искусственного интеллекта, работающим в режиме реального времени, им необходимо выйти за рамки этих ограничений. Вы можете спросить, как можно улучшить среду, основанную на искусственном интеллекте, доступным и устойчивым способом. Ответ — векторные базы данных , о которых я расскажу в этой статье, первой из серии, состоящей из двух частей.

Ограничения LLM для бизнеса

Прежде чем погрузиться в мир векторных баз данных, я рассмотрю три существенных ограничения готовых LLM.

Устаревшие данные обучения

Данные обучения, которые получает LLM, в конечном итоге определяют его возможности. Это существенное ограничение, поскольку данные редко бывают вечнозелеными. Вместо этого данные часто представляют собой снимок определенного момента времени, а это означает, что со временем они могут стать неактуальными или неверными.

Старые и устаревшие данные оказывают значительное влияние, поскольку точность приложений ИИ полностью зависит от качества и свежести обучающих данных.

Отсутствие контекста, специфичного для организации.

Данные об обучении готовых программ LLM поступают из различных государственных и частных источников. Эти данные придают LLM все его функции. К беспокойству бизнеса, стандартные LLM не имеют контекста, специфичного для организации. Это связано с тем, что ни один из существующих LLM не использует собственные данные, специфичные для конкретного предприятия, а это означает, что различные уникальные контексты не будут распознаваться.

Иллюзия искусственного интеллекта

Уверенность — это одновременно сила и слабость LLM. Они обладают сверхъестественной способностью отвечать на вопросы с абсолютной уверенностью, даже если их ответы совершенно неверны. Это явление, известное как галлюцинация ИИ , может привести к неточным, нелепым или потенциально опасным выводам.

Для предприятий, чей авторитет и операционная эффективность зависят от сильного и качественного LLM, иллюзия искусственного интеллекта представляет собой значительную угрозу. А поскольку готовые LLM всегда рискуют использовать устаревшие или не относящиеся к предметной области данные, нависает угроза иллюзии ИИ.

Понимание векторных баз данных: встраивание векторов

Чтобы понять, как векторные базы данных могут улучшить LLM и другие приложения искусственного интеллекта в реальном времени, я сначала опишу, что они содержат.

База данных векторов — это индексированное хранилище векторных вложений. Векторные внедрения — это математические или числовые представления данных в различных формах, таких как текст, видео, фотографии и аудио. Векторные внедрения обеспечивают семантическую (а не поверхностную) ценность путем преобразования разрозненных читаемых данных в последовательности чисел. По сути, векторное внедрение классифицирует данные на основе отношений, контекста и глубокого смысла .

В контексте LLM крайне важно преобразовать сложную семантику в различных форматах данных в стандартизированные числовые представления. Используя математический язык и логику, векторное внедрение обеспечивает более высокую степень точности поиска и извлечения ранее гетерогенных данных. Это помогает оптимизировать поиск, кластеризацию, классификацию и обнаружение аномалий. Это потенциально преобразует предприятия, поскольку любой алгоритм машинного обучения (ML) может извлечь выгоду из векторного внедрения.

Как векторные базы данных улучшают готовые LLM

В готовых LLM векторные вложения, используемые во время обучения, часто остаются неопубликованными и неизвестными, что затрудняет оценку ограничений их понимания и возможностей. Тем не менее, большинство LLM имеют встроенные возможности, а это означает, что предприятия могут добавлять в них данные, специфичные для конкретной области, для устранения пробелов в знаниях, специфичных для организации. Интегрируя дополнительную базу данных векторов LLM, содержащую векторные вставки частной и другой специфичной для предметной области информации, в свои LLM, компании могут усовершенствовать готовые решения искусственного интеллекта с учетом своих уникальных потребностей.

Обогащение и оптимизация LLM векторными базами данных также устраняет риски, связанные с готовыми продуктами, перечисленными выше.

Например, предприятиям не нужно беспокоиться о том, что их LLM использует устаревшие данные, если можно регулярно добавлять новые и актуальные данные. Кроме того, добавив векторные базы данных, содержащие собственные данные, организации могут значительно снизить вероятность галлюцинаций ИИ.

Преимущества внедрения ИИ дадутся нелегко. Однако, понимая и используя векторную базу данных LLM, предприятия могут раскрыть весь потенциал мощных приложений искусственного интеллекта в реальном времени.

LLM и векторные базы данных: путь вперед

Генеративный ИИ и LLM распространяются в различных областях. Многие организации используют эти технологии для укрепления своей серверной инфраструктуры, улучшения услуг и продуктов и становления лидерами в своих областях. Хотя готовые LLM являются хорошей отправной точкой для запуска приложений искусственного интеллекта в реальном времени, они чреваты проблемами и ограничениями. Ключевыми среди них являются устаревшие данные обучения, отсутствие контекста, специфичного для организации, и иллюзии искусственного интеллекта.

Векторные базы данных и встраивания являются мощным противоядием от этих проблем LLM и могут значительно повысить точность поиска.

Во второй части этой серии я расскажу, как архитектурная среда Retrival Augmented Generation (RAG) может помочь компаниям добавить собственные векторные базы данных в свои экосистемы LLM и искусственного интеллекта, чтобы устранить ограничения готовых LLM. *Узнайте* , как решение корпоративного уровня для векторного поиска Aerospike__ обеспечивает постоянную точность в любом масштабе.

Эта статья была впервые опубликована на Yunyunzhongsheng ( https://yylives.cc/ ), приглашаем всех посетить ее.