AI大模型低成本快速定制秘诀：RAG和向量数据库

文章目录

1. 前言
2. RAG和向量数据库
3. 论坛日程
4. 购票方式

1. 前言

当今人工智能领域，最受关注的毋庸置疑是大模型。然而，高昂的训练成本、漫长的训练时间等都成为了制约大多数企业入局大模型的关键瓶颈。

这种背景下，向量数据库凭借其独特的优势，成为解决低成本快速定制大模型问题的关键所在。

向量数据库是一种专门用于存储和处理高维向量数据的技术。它采用高效的索引和查询算法，实现了海量数据的快速检索和分析。如此优秀的性能之外，向量数据库还可以为特定领域和任务提供定制化的解决方案。

科技巨头诸如腾讯、阿里等公司纷纷布局向量数据库研发，力求在大模型领域实现突破。大量中小型公司也借助向量数据库的能力快速进军大模型，抢占市场先机。

除此之外，近期发布的多个关于向量数据库的行业研究报告也表明，向量数据库将成为未来数据存储和处理的主流趋势，市场规模有望迅速扩大。

可以说，向量数据库已然成为了推动人工智能技术发展的重要驱动力。在这场技术变革中，率先抓住向量数据库的发展机遇，就更有可能引领未来的科技潮流。

上图为VectorDB 应用流程。对应链接为：https://www.pinecone.io/learn/vector-database/。

目前，低成本快速定制大模型已经成为了现实。

对很多开发者而言，微调大模型的学习门槛并不高，自学也能简单上手，但是在实际应用中还是会出现各种各样的问题。

2. RAG和向量数据库

随着技术的不断发展，大模型已经能够帮助个人和企业提升生产力，但受限于数据实时性、隐私性和上下文长度限制等三大挑战，向量数据库和RAG应运而生。RAG，又称“检索增强生成”，独特地结合了检索和生成两个环节。它不仅仅是一个生成模型，更是一个结合了embedding向量搜索和大模型生成的系统。首先，RAG利用embedding模型将问题和知识库内容转换为向量，并基于相似性找到top-k的相关文档。接着，这些文档被提供大模型，进而生成答案。这种方法不仅提高了答案的质量，更重要的是，它也为模型的输出提供了可解释性。除了embedding检索器以外，也可结合BM25 检索器进行集成学习，从而达到更好的检索效果。

def get_retriever(
        self,
        docs_chunks,
        emb_chunks,
        emb_filter=None,
        k=2,
        weights=(0.5, 0.5),
):
    bm25_retriever = BM25Retriever.from_documents(docs_chunks)
    bm25_retriever.k = k

    emb_retriever = emb_chunks.as_retriever(
        search_kwargs={
            "filter": emb_filter,
            "k": k,
            "search_type": "mmr",
        }
    )
    return EnsembleRetriever(
        retrievers={"bm25": bm25_retriever, "chroma": emb_retriever},
        weights=weights,
    )