企业数据,大语言模型和矢量数据库

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了企业数据,大语言模型和矢量数据库。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

企业数据,大语言模型和矢量数据库,语言模型,数据库,人工智能

随着ChatGPT的推出,通用人工智能的时代缓缓拉开序幕。我们第一次看到市场在追求人工智能开发者,而不是以往的开发者寻找市场。每一个企业都有大量的数据,私有的用户数据,自己积累的行业数据,产品数据,生产线数据,市场数据,等等一应俱全。这些数据都不在基础大语言模型的记忆里,如何有效的用起来是目前通用人工智能在企业端的重要课题。

我们可以将私有数据作为微调语料来让大语言模型记住新知识,这种方法虽然可以让大模型更贴近企业应用场景更高效使用私有数据,但往往难度较大,另外企业数据涵盖了文本,图像,视频,时序,知识库等模态,接入单纯的大语言模型学习效果较差。我们今天来聊聊另一种更常见的方案,通过矢量数据库提取相关数据,注入到用户prompt context(提示语境)里,给大语言模型提供充分的背景知识进行有效推理。【如图一所示】

企业数据,大语言模型和矢量数据库,语言模型,数据库,人工智能

图一 基于数据提取的大语言模型应用架构

矢量数据库允许任何对象以矢量的形式表达成一组固定维度的数字,可以是一段技术文档,也可以是一幅产品配图。当用户的提示包含了相似语义的信息,我们就可以将提示编码成同样维度的矢量,通过矢量数据库查寻K-NearestNeighbor(近邻搜索)来获得相关的对象。Approximate NearestNeighbor(近似近邻搜索)作为矢量数据库的核心技术之一,在过去的十年里获得了长足进步。它可以通过损失一定的准确度在高维空间里快速搜索近邻矢量,比如NGT算法可以在接近一千维的矢量空间达到万次查询,而准确度不低于99%。如图二所示不同的算法展现了不同的妥协效果。
企业数据,大语言模型和矢量数据库,语言模型,数据库,人工智能

图二 查询QPS和返回准确度(召回)之间的妥协。数据集为fashion-mnist采用了784维矢量,
测试基于单个CPU的统一环境,测试时间为2023年四月。

这种语义搜索的方法起源于大语言模型时代之前,起初是为了降低企业搜索的工程复杂度,提升搜索结果的相关性,因为矢量本身和神经网络高度契合,也成为大语言模型应用的标准配置。甚至出现如Memorizing Transformer 和 KNN-LM这样的架构将近邻搜索算法和大语言模型结合来成功构造快速external memory(外部记忆)。

但是这样的架构依然存在一个重要的问题:从用户的提示生成矢量,通过近邻搜索找到有关数据,这两方面的矢量相似度高并不一定代表语义的相关性也高,因为两方的矢量可能并不在同一语义空间。如果企业数据的语义空间和大语言模型有比较大的区别,图一所示的架构就可能无法有效的关联重要数据而降低了可用性。这种语义空间差别在处理多模态数据时尤其明显,比如从文本到图像的对齐【如图三】,从文本到知识图谱的对齐【如图四】。同时,图像,视频,知识图谱,文档等等都蕴含大量的信息,压缩到单一矢量大大损失颗粒度,从而降低了近邻搜索的有效性。

如果将这些对象碎片化处理,再由大语言模型进行整合,除了复杂的碎片化工程,这种方法大大增加了提示语境的长度要求。尽管大量的研究工作已经从计算效率上解决了语境长度的瓶颈,比如Linear Transformer,Reformer,到最近的LongNet,理论上1B的Token已经是可行的,但实际的效果却显示当前的大语言模型并不能很好的利用长语境来获得相关信息【如图五】。归根结底将大量背景信息有效高效的投射到文本语义空间从而让后端的大语言模型可以更好发挥依然是目前应用开发的一大难点。
企业数据,大语言模型和矢量数据库,语言模型,数据库,人工智能

图三 图像文本通过交叉注意力机制对齐。借用BLIP2架构图
企业数据,大语言模型和矢量数据库,语言模型,数据库,人工智能

图四 知识图谱和文本通过交叉注意力机制对齐。借用动态知识图谱融合模型
企业数据,大语言模型和矢量数据库,语言模型,数据库,人工智能

图五 相关的文档在提示语境中的位置会极大影响大语言模型的能力。来自于最近的研究

语义空间的投射可以看作是一个alignment(对齐)任务。在粗颗粒度上,单一矢量的空间对齐可以通过学习投射矩阵来实现【如图六所示】。这个投射空间小,可以用较少的标注数据训练,从而大大提升搜索结果的相关性,也已经成为业界广泛使用的技术。而细粒度的对齐工作依然是目前技术突破的焦点,从Perceiver IO,CLIP到BLIP2,我们也渐渐看到交叉注意力机制的通用对齐能力【如图三,四】,特别是大规模的无监督学习半监督学习大大提升了对齐的泛化能力。把这些对齐算法和矢量数据库结合起来提供快速高效的细粒度对齐将会极大提升大语言模型应用的用户体验,也是我们值得期待的方向。

企业数据,大语言模型和矢量数据库,语言模型,数据库,人工智能

图六 粗粒度对齐

总体而言,通过矢量数据库将企业内部数据和大语言模型结合起来拥有广泛的应用场景,但技术挑战也仍然很大,我们今天讨论的这些技术点仅仅是诸多挑战中的一两个环节,还有很多没有触碰,后面有机会和大家继续探讨。

参考资料:
1.https://github.com/erikbern/ann-benchmarks
2.https://arxiv.org/pdf/1911.00172.pdf
3.https://arxiv.org/pdf/2203.08913.pdf
4.https://arxiv.org/pdf/2006.16236.pdf
5.https://arxiv.org/pdf/2001.04451.pdf
6.https://arxiv.org/pdf/2307.02486.pdf
7.https://arxiv.org/pdf/2301.12597.pdf
8.https://arxiv.org/pdf/2306.08302.pdf
9.https://arxiv.org/pdf/2307.03172.pdf
10.https://finetunerplus.jina.ai/
11.https://github.com/krasserm/perceiver-io
12.https://arxiv.org/pdf/2103.00020.pdf
13.https://arxiv.org/pdf/2301.12597.pdf

作者简介:

缪 旭 九章云极DataCanvas公司首席AI科学家

二十余年人工智能研究和管理经验,深耕人工智能的技术实现和应用,发表多篇学术文章,并拥有多项授权发明,专注将可推理可解释的人工智能、大模型、大规模实时机器学习、知识图谱等前沿AI技术加速应用于各行各业。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-611312.html

到了这里,关于企业数据,大语言模型和矢量数据库的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 矢量数据库对比和选择指南

    矢量数据库是为实现高维矢量数据的高效存储、检索和相似性搜索而设计的。使用一种称为嵌入的过程,将向量数据表示为一个连续的、有意义的高维向量。 本文将研究存储/检索向量数据和执行相似性搜索的实用方法,在我们深入研究之前,首先先介绍矢量数据库的两个关

    2024年02月13日
    浏览(43)
  • JAVA整合Milvus矢量数据库及数据

      背景:目前milvsu版本迭代至2.0,已经可以支持直接在docker环境下运行 目录 一、Milvus的基本情况 什么是 Milvus 向量数据库? 非结构化数据 特征向量 向量相似度检索 为什么选择使用 Milvus? 二、Milvus的下载安装 安装前提 硬件要求 软件要求 Milvus下载安装 Milvus矢量库的可视化

    2024年02月15日
    浏览(39)
  • 如何实现AI的矢量数据库

    推荐:使用 NSDT场景编辑器 助你快速搭建3D应用场景 然而,人工智能模型有点像美食厨师。他们可以创造奇迹,但他们需要优质的成分。人工智能模型在大多数输入上都做得很好,但如果它们以最优化的格式接收输入,它们就会真正发光。这就是矢量数据库的重点。 在本文的

    2024年02月10日
    浏览(43)
  • 大语言模型&向量数据库

    文章来源:A Comprehensive Survey on Vector Database:Storage and Retrieval Technique, Challenge 链接: https://arxiv.org/pdf/2310.11703.pdf Typically, large language models (LLMs) refer to Transformer language models that contain hundreds of billions (or more) of parameters, which are trained on massive text data. On a suite of traditional NLP benchmark

    2024年02月02日
    浏览(47)
  • 使用矢量数据库打造全新的搜索引擎

    在技术层面上,矢量数据库采用了一种名为“矢量索引”的技术,这是一种组织和搜索矢量数据的方法,可以快速找到相似矢量。其中关键的一环是“距离函数”的概念,它可以衡量两个矢量的相似程度。 矢量数据库是专门设计用来高效处理矢量数据的数据库。什么是矢量数

    2024年02月14日
    浏览(43)
  • 7个精选的矢量数据库和搜索引擎项目

    向量数据库是一种用于存储、检索和分析向量的数据库。在图片搜索、语音搜索等应用中,不是直接存储和对比原始数据,而是使用向量表示,通常为256/512个浮点数数组。它提供标准的SQL访问接口,同时支持高效的数据组织、检索和分析能力,包括传统数据库管理结构化数据

    2024年02月03日
    浏览(42)
  • 向量数据库如何解决大语言模型的“幻觉”问题

    向量数据库在解决大语言模型的“幻觉”问题方面可以发挥一定的作用。这个问题通常指的是大型语言模型在生成文本时过度依赖于训练数据,导致生成的内容过于特定,缺乏广泛的泛化性。以下是向量数据库可能采取的一些方法: 多样性的文本表示 : 向量数据库存储了大

    2024年01月17日
    浏览(49)
  • Langchain+本地大语言模型进行数据库操作的实战代码

      大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名,CCF比赛第二名,科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的

    2024年02月10日
    浏览(36)
  • [Vue]从数据库中动态加载阿里巴巴矢量图标的两种方式

    记录一次在Vue中动态使用阿里巴巴矢量图标库 这是本人第一次使用阿里巴巴的矢量图标库,简单的导入和使用的话网上的教程很多,这里不多赘述,本人的需求是从数据库中加载出来并且显示到页面上,接下来简述一下如何实现。 以下代码均是本人实际推敲、测试可用后写

    2024年01月20日
    浏览(51)
  • Graph + LLM图数据库技术如何助力行业大语言模型应用落地

    随着 AI 人工智能技术的迅猛发展和自然语言处理领域的研究日益深入,如何构建强大的大语言模型对于企业来说愈发重要,尤其是在特定行业领域中。 图数据库作为处理复杂数据结构的有力工具,为企业构建行业大语言模型提供了强大的支持。本文将探讨图数据库和图技术

    2024年02月22日
    浏览(45)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包