纯向量数据库和向量插件都有局限,那未来发展有其他方向吗?
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文章摘要
导读:向量数据库在大语言模型的外挂记忆体应用中备受关注,尤其是与Retrieval-Augmented Generation (RAG)的结合。本文深入分析了向量数据库的争议点,其优势和局限性,并结合RAG的发展前景进行讨论。
2023年被视为向量数据库的重要一年,Andy Pavlo在他的年度数据库报告中强调了向量数据库的兴起。向量数据库因其在RAG场景下的应用而流行,尤其是在处理大规模私有数据查询时。
RAG的兴起与向量数据库
RAG的出现是为了解决大语言模型(LLM)在实时性、成本、Token数限制上的问题。通过将私有数据转化为向量并存储在向量数据库中,RAG能够提高查询效率和数据处理能力。
向量数据库的争议和问题
向量数据库虽然易于使用且便于部署,但其技术门槛和必要性仍有争议。简单的向量搜索技术、成熟数据库的向量能力增强以及LLM自身能力的提升都被视为向量数据库存在的挑战。
RAG和搜索引擎
作为企业搜索引擎的进化形态,RAG结构的LLM与传统搜索引擎在功能上有所不同。倒排索引的精确性与向量搜索的语义关联性,以及LLM生成的最终答案是RAG的核心区别。
RAG的核心需求
提升RAG效果的关键在于更好的embedding模型、多路召回和排序能力。一个成功的RAG应用需要结合向量搜索、全文搜索和结构化数据检索的能力。
RAG的未来
RAG不仅仅是LLM能力增强的临时解决方案,而是一个持续存在的需求。一个专用的AI原生数据库可以更好地支持RAG架构,满足企业内部数据的复杂检索需求。
作者简介
张颖峰,InfiniFlow创始人,有丰富的搜索引擎和数据库内核研发经验,对人工智能核心算法和企业数字化转型有深入了解。
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