科技-AI前沿系列通過實際應(yīng)用案例快速分享AI產(chǎn)業(yè)進程：MongoDB向量數(shù)據(jù)庫

Al前沿生成式Al的出現(xiàn)驅(qū)動向量數(shù)據(jù)庫發(fā)展，軟件應(yīng)用均需要嵌入向量數(shù)據(jù)庫進行相似性搜索，進而生成回答軟件應(yīng)用指令流程互的指令，例如“我想預訂酒店”為"預訂酒店"預訂酒店的例子中，插件會調(diào)用執(zhí)行相應(yīng)的操作。這可能涉及到數(shù)據(jù)，處理錯誤或異常情況。在與服務(wù)的API通信、數(shù)據(jù)傳遞、認證等步驟。例如，在預訂酒店的軟件廠商能力·大模型只起到“翻譯”的功能，將自然語言翻譯成軟件應(yīng)用能聽懂的機器語言·第一種方式是“微調(diào)”(fine-tuning),相當于給大模型準備一本紙質(zhì)教材，但每次做教材改版的時候都需要重新訓進行調(diào)整rizIigh來源：互聯(lián)網(wǎng)公開資料、弘則研究整理心在遠方，路在腳下1傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的設(shè)計初衷并不適合相似性搜索和計算關(guān)系型數(shù)據(jù)庫向量數(shù)據(jù)庫關(guān)系型數(shù)據(jù)庫通常使用表格結(jié)構(gòu)來存儲數(shù)據(jù)，每個數(shù)據(jù)項作為一行，每個屬性作為一列高維向量數(shù)據(jù)，可能需要存儲數(shù)百或數(shù)千個維度，這將導致表格具有非常多的列，可能導致效率低下關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的查詢語言(如SQL)主要用于處理結(jié)構(gòu)化查詢向量數(shù)據(jù)庫則通過相似性搜索進行數(shù)據(jù)檢索關(guān)系型數(shù)據(jù)庫可以存儲高維向量數(shù)據(jù)，但沒有針對其進行壓縮和存儲優(yōu)化存儲大量高維向量可能需要大量的存儲空間許多向量數(shù)據(jù)庫提供了專門的功能，如相似性搜索、向量索引等心在遠方，路在腳下2MongoDB在今年6月推出向量相似性搜索功能AtlasVectorSearchSimilorilySearchResultsStore來源：互聯(lián)網(wǎng)公開資料、弘則研究整理心在遠方，路在腳下MongoDB在今年6月推出向量相似性搜索功能AtlasVectorSearch紅色為部署流程①將各種源數(shù)據(jù)(文本、代碼、圖片或視頻等)轉(zhuǎn)成向量數(shù)據(jù)②“嵌入”向量數(shù)據(jù)并存儲源數(shù)據(jù)③構(gòu)建對應(yīng)的提示工程黃色為使用流程①在應(yīng)用端進行自然語言交互②根據(jù)自然語言中的提示，返回到向量數(shù)據(jù)庫中相似性搜索，比如搜索相關(guān)文檔資料③在向量數(shù)據(jù)庫中搜索④反饋到大模型進行生成式回答具體應(yīng)用場景索引文本、圖像、聲音和視頻通過專有的增量數(shù)據(jù)增強基礎(chǔ)LLMs,并減少幻覺問答系統(tǒng)改進的推薦和相關(guān)性評分動態(tài)個性化心在遠方，路在腳下向量相似性搜索功能將推動MongoDB持續(xù)搶占用戶Workload以推5,不會僅因接收人/接受機構(gòu)收到本報告而將其視為客戶。本報告根據(jù)國際和行業(yè)通行的準則，以合法渠道獲得這些信息，盡可能保證可靠、準確和完整，但并不保證報告所述信息的準確性和完整性，也不保證本報告所包含的信息或建議在本報告發(fā)出后不會發(fā)生任何變更。本報告中所提供的信息僅供參考。報告中的內(nèi)容不對投資者做出的最終操作建議做任何的擔保，也沒有任何形式的分享投資收益或者分擔投資損失的書面或口頭承諾。不作為客戶在投資、法律、會計或稅務(wù)等方面的最終操作建議，也不作為道義的、責任的和法律的依據(jù)或者憑證，無論是否已經(jīng)明示或者暗示。在任何情況下，本公司不對客戶/接受人/接受機構(gòu)因使用報告中內(nèi)容所引致的一切損失負