随着人工智能的兴起，向量数据库因其高效存储、管理和检索大规模高维数据的能力而受到了广泛关注。这种能力对于处理文本、图像和视频等非结构化数据的人工智能和生成式人工智能（GenAI）应用至关重要。 向量数据库的主要逻辑是提供相似性搜索功能，而不是传统数据库提供的关键字搜索。这个概念在大型语言模型（LLM）的性能提升中得到了广泛应用，特别是在ChatGPT发布之后。 LLM的最大问题是需要大量的资源 ...

生成AI（GenAI）的迭代速度呈指数增长。其中一个结果是上下文窗口的扩展，即一个大型语言模型（LLM）一次可以使用的标记数量，用于生成响应。 2024年2月发布的Google Gemini 1.5 Pro创下了迄今为止最长的上下文窗口记录：100万个标记，相当于1小时的视频或70万个单词。Gemini在处理长上下文方面的出色表现使一些人宣称“检索增强生成（RAG）已经死了”。他们说，LLM已经 ...

强大的大型语言模型（LLM）如GPT-4、Gemini 1.5和Claude 3在人工智能和技术领域产生了巨大影响。一些模型能够处理超过100万个标记，它们处理长上下文的能力令人印象深刻。然而： 许多数据结构对LLM来 ...

本文基于 MyScale CEO 在2023年AI大会上的主题演讲。 向量数据库+LLM是构建GenAI应用的关键技术栈 在快速发展的人工智能技术世界中，将大型语言模型（LLM）如 GPT 与向量数据库相结合已成为开发尖端人工智能应用的基础设施技术栈的关键部分。这种创新性的组合使得处理非结构化数据成为可能，为更准确的结果和实时 ...