Все, что вам нужно знать о векторных базах данных и как их использовать для усиления ваших приложений LLM

Векторные базы данных и их использование для усиления приложений LLM

Пошаговое руководство по открытию и использованию возможностей векторных баз данных

Содержание

Введение

Что такого особенного в векторных базах данных? Как мы связываем значение предложения с числовым представлением? Как это помогает нашему приложению NLP? Почему мы не можем просто передать все данные, которыми мы располагаем, приложению NLP?

Практическое руководство — Преобразование текста в векторные представления и метрики расстояния

1. Преобразование текста в векторные представления2. Отображение 384 измерений в 2 с помощью Анализа главных компонент3. Расчет метрик расстояния

• Salesforce представляет новую платформу Einstein 1 повышение производительности и доверия клиентов с помощью данных, основанных на искусственном интеллекте и CRM.
• Займет ли ChatGPT рабочие места в области науки о данных?
• ИИ и дополненная реальность способствуют росту потребности в данных – аппаратное обеспечение с открытым исходным кодом справляется с вызовом

К векторным хранилищам

Как ускорить поиск похожих векторов? Какие векторные хранилища мы можем выбрать?

Практическое руководство — Настройка вашего первого векторного хранилища

1. Установка Chroma2. Получение/создание клиента и коллекции для Chroma3. Добавление некоторых текстовых документов в коллекцию4. Экспорт всех записей из базы данных в файл Excel5. Запрос коллекции

Резюме

Векторные базы данных — горячая тема в настоящее время. Компании продолжают привлекать инвестиции для разработки своих векторных баз данных или добавления возможностей векторного поиска в свои существующие SQL или NoSQL базы данных.

Что такого особенного в векторных базах данных?

Векторные базы данных позволяют быстро искать и сравнивать большие коллекции векторов. Это интересно, потому что самые современные модели векторизации способны хорошо понимать семантику/значение слов и переводить их в векторы. Это позволяет нам эффективно сравнивать предложения между собой.