柏睿向量数据库Rapids VectorDB赋能企业级大模型构建及智能应用

ChatGPT的问世，在为沉寂已久的人工智能重新注入活力的同时，也把长期默默无闻的向量数据库推上舞台。今年4月以来，全球已有4家知名向量数据库公司先后获得融资，更加印证了向量数据库在AI大模型时代的价值。

什么是向量数据库？

在认识向量数据库前，先来了解一下最常见的关系型数据库。传统关系型数据库将数据以行和列的形式存储，一组行和列组成一个表，这些表组合在一起形成数据库。通过行和列能够准确定位所需的数据。然而，当存储文本、图像和音视频等非结构化数据时，传统关系型数据库却难以对语义、颜色等属性进行相似性比较，也难以实现有效的检索。

因此，向量数据库应运而生。向量数据库可能够把这些无法直接比较的对象转化为向量形式，即统一处理成多维空间里的坐标值。通过比较这些向量在向量空间中的关系，即可以实现对复杂非结构化数据的检索。

本质上，向量数据库是一种能够存储、管理、查询和检索向量的数据库。它使得非结构化数据的处理更加灵活高效。目前常见的个性化推荐、以图搜图、哼唱搜歌、问答机器人等应用功能，其内核都是向量数据库。

为什么LLM需要向量数据库

大语言模型具有理解和生成自然语言文本的能力。它通过学习大量的文本数据，来预测下一个词或下一段话的可能性，从而更好地理解和生成人类语言。但是，大语言模型也存在一些缺陷，如缺乏垂直领域或私域知识，缺乏长期记忆，缺乏事实一致性等，使得用户遇到大模型回答专业度不够、理解不准确、时效性差等问题。

向量数据库与大模型的结合有助于这些问题的解决。向量数据库能够为大模型提供一个可长期记忆的外部知识库，使大模型可以根据用户的查询，在向量数据库中检索相关数据、知识，并根据数据的内容和语义来更新上下文，还能通过回