大模型检索增强生成之向量数据库的问题
向量数据库通过向量化和相似度计算实现高效的数据检索。它主要应用于人工智能领域,并在推荐系统、图像识别等方面发挥作用。相比传统数据库,向量数据库擅长处理非结构化数据的语义相关性,其核心在于对不同模态数据进行向量化处理以及利用相似度计算算法来优化搜索性能和结果准确性。
向量数据库通过向量化和相似度计算实现高效的数据检索。它主要应用于人工智能领域,并在推荐系统、图像识别等方面发挥作用。相比传统数据库,向量数据库擅长处理非结构化数据的语义相关性,其核心在于对不同模态数据进行向量化处理以及利用相似度计算算法来优化搜索性能和结果准确性。
RAG技术涉及多个环节和多种技术,如向量数据库、embedding等。文章强调文本分块(chunk)在RAG中的重要性,分块将长文本切分成小段落便于管理和检索,提高模型处理效率及搜索准确性。