Векторные базы данных для ваших приложений LLM + Streamlit

Повышение эффективности ваших приложений Векторные базы данных LLM + Streamlit

Опубликованное изображение автором

Давайте начнем с быстрого праймера по векторным базам данных

Если вы достаточно долго занимаетесь экспериментами с большими языковыми моделями (LLM) и их применением, вы, вероятно, слышали о векторных базах данных. В безграничном мире LLM-приложений векторные базы данных являются ключевыми столпами, которые кодифицируют и управляют нашими данными. Они играют важную роль в эффективной обработке и запросе векторной информации, делая их неотъемлемыми для современных приложений генеративного ИИ.

Вот мой труд по сжатию в тезисы, что такое векторные базы данных и почему они важны для ИИ-приложений.

Обзор векторных баз данных:

Диаграмма хранения и вложения векторов от Pinecone

Цель и функциональность:

  • Преобразование вложения: Векторные базы данных преобразуют текстовую информацию в векторные вложения, которые являются математическими представлениями, захватывающими семантическую сущность текста.
  • Семантический поиск: Эти вложения облегчают семантический поиск, который помогает LLM-модели сопоставлять и понимать контекст запросов, которые мы предоставляем им.
  • Структурирование данных: Путем структурирования неструктурированных данных (например, текста) в формат, который машины могут понять и обработать, векторные базы данных позволяют моделям LLM, таким как ChatGPT, точно отвечать на запросы пользователей.

Специализация и применение:

  • Специализированное хранение: Векторные базы данных – это специализированные системы хранения и извлечения данных, которые обрабатывают высокоразмерные векторные данные, отличающиеся от табличных данных, обрабатываемых традиционными реляционными базами данных.
  • Обработка динамических данных: Векторные базы данных отлично справляются с динамическими данными, такими как взаимодействия пользователя в режиме реального времени, где они могут быстро обновлять и извлекать векторы, чтобы отражать последние изменения или новую информацию, обеспечивая то, что ваши LLM-приложения работают с самыми актуальными данными или вашими конкретными наборами данных или текстовыми документами.
  • Интеграция ИИ/МЛ: Затем эти векторные базы данных помогут настроить ваше приложение на основе LLM в соответствии с вашими конкретными потребностями, с помощью…