長文本殺不死RAG：SQL+向量驅動大模型和大數據新范式，MyScale AI數據庫正式開源

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原標題：長文本殺不死RAG：SQL+向量驅動大模型和大數據新范式，MyScale AI數據庫正式開源
關鍵字：向量,數據庫,數據,模型,系統
文章來源：機器之心
內容字數：7830字

內容摘要：

機器之心發布
機器之心編輯部大模型和 AI 數據庫雙劍合璧，成為大模型降本增效，大數據真正智能的制勝法寶。大模型（LLM）的浪潮已經涌動一年多了，尤其是以 GPT-4、Gemini-1.5、Claude-3 等為代表的模型你方唱罷我登場，成為當之無愧的風口。在 LLM 這條賽道上，有的研究專注于增加模型參數，有的瘋狂卷多模態…… 這當中，LLM 處理上下文長度的能力成為了評估模型的一個重要指標，更強的上下文意味著模型擁有更強的檢索性能。例如有些模型一口氣可以處理高達 100 萬 token 的能力讓不少研究者開始思考，RAG （Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成）方法還有存在的必要嗎？
有人認為 RAG 要被長上下文模型了，但這種觀點遭到了很多研究者和架構師的反駁。他們認為一方面數據結構復雜、定期變化，并且很多數據具有重要的時間維度，這些數據對于 LLM 來說可能太復雜。另一方面，企業、行業的海量異構數據，都放到上下文窗口中也不現實。而大模型和 AI 數據庫結合，給生成式 AI 系統注入專業、精準和實時的信息，大幅降低了幻覺，并提高了系統的實

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