長文本殺不死RAG:SQL+向量驅(qū)動大模型和大數(shù)據(jù)新范式,MyScale AI數(shù)據(jù)庫正式開源

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原標題:長文本殺不死RAG:SQL+向量驅(qū)動大模型和大數(shù)據(jù)新范式,MyScale AI數(shù)據(jù)庫正式開源
關鍵字:向量,數(shù)據(jù)庫,數(shù)據(jù),模型,系統(tǒng)
文章來源:機器之心
內(nèi)容字數(shù):7830字
內(nèi)容摘要:
機器之心發(fā)布
機器之心編輯部大模型和 AI 數(shù)據(jù)庫雙劍合璧,成為大模型降本增效,大數(shù)據(jù)真正智能的制勝法寶。大模型(LLM)的浪潮已經(jīng)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(shù),有的瘋狂卷多模態(tài)…… 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(shù)據(jù)結構復雜、定期變化,并且很多數(shù)據(jù)具有重要的時間維度,這些數(shù)據(jù)對于 LLM 來說可能太復雜。另一方面,企業(yè)、行業(yè)的海量異構數(shù)據(jù),都放到上下文窗口中也不現(xiàn)實。而大模型和 AI 數(shù)據(jù)庫結合,給生成式 AI 系統(tǒng)注入專業(yè)、精準和實時的信息,大幅降低了幻覺,并提高了系統(tǒng)的實
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