AI大模型低成本快速定制法宝：RAG和向量数据库

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,
    )

  向量数据库是一种专门用于存储和查询向量数据的数据库系统，与传统数据库相比，向量数据库使用向 量化计算，能够高速地处理大规模的复杂数据；并可以处理高维数据，例如图像、音频和视频等，解决传统关系型数据库中的痛点； 同时，向量数据库支持复杂的查询 *** 作，也可以轻松地扩展到多个节点，以处理更大规模的数据。

  如何发挥外挂知识库和向量数据库的最大价值，如何从 0 到 1 做一款向量数据库，如何设计技术架构，关键技术瓶颈是如何突破的，如何用 RAG 和向量数据库搭建企业知识库，技术实现过程中容易走哪些弯路，有没有什么避坑指南等等问题和困惑，都是技术应用和行业发展的阻碍。

  可见，对于 RAG 和向量数据库领域而言，技术实践和一线的落地场景依然需要持续探索和挖掘。

  除了最佳实践外，大模型领域一直无法回避的挑战就是变化太快。

  OpenAI 首届开发者大会在几天前彻底引爆，并被广泛定义为改变了现有的大模型格局。这会对向量数据库行业的发展有什么影响呢？RAG 又再次走到了台前？这个领域现在还值得投入吗？未来又有什么技术能替代它呢……

  类似这种关于技术未来和技术视野的思考与探讨，在快速变化的时代愈加重要，并将指导大模型领域的企业优化战略布局，引导从业者完成职业升级和职业规划。

  基于此，机器之心专门策划了以「大模型时代的向量数据库」为主题的 AI 技术论坛。

  论坛持续两天，我们不仅关注 RAG 和向量数据库的技术实现和技术突破，更聚焦产业最佳实践，看看向量数据库在大模型时代如何高效落地，有哪些应用场景。除此之外，向量数据库的未来将何去何从，企业和个人又如何能借势完成战略布局和职业升级呢？

  相信这场技术论坛一定会带给你启发和收获。其中两位主题演讲神秘嘉宾也已全部到位，分别是复旦大学张奇教授和微软亚洲研究院首席研究员陈琪老师，快来看看他们的分享内容和最新日程吧。

3. 论坛日程

  本次论坛会聚了国内众多知名高的专家学者、互联网大厂和AI独角兽的技术骨干等各界精英，以“低成本快速定制大模型”为主题，着重探讨“RAG和向量数据库的理论与实践”两个方面的问题。本次论坛内容丰富多样，不仅在理论层面上进行了深入的讲解，而且从实践层面上讲解了向量数据库、知识库等方面的最佳实践。

大模型工作原理深入讲解：

• 大规模向量索引与向量数据库的归一化
• 从混乱到秩序：揭秘生成式搜索背后的概率
• GTE:预训练语言模型驱动的文本Embedding
• jina-embeddings-v2:打破向量模型512长度限制的

大模型向量数据库、知识库的最佳实践：

• 大语言模型知识能力获取与知识问答实践
• 腾讯云向量数据库的技术创新与最佳实践
• 阿里云向量检索增强大模型对话系统最佳实践
• 百度智能云BES在大规模向量检索场景的探索实践
• 火山引擎向量数据库VikingDB技术演进及应用
• DingoDB多模向量数据库:大模型时代的数据引擎
• 搜索增强型(RAG)AI原生向量数据库AwaDB技术创新与实践
• 星环科技分布式向量数据库提升LLM知识库召回精度最佳实践
• 利用向量数据库搭建企业知识库的优化实践
• 使用向量数据库快速构建本地轻量图片搜索引擎
• 向量数据库在大模型时代的应用

职业规划与未来展望：

• 聊聊技术和职业规划
• 大模型时代向量数据库新未来

  本场论坛重在行业技术交流，嘉宾分享均是技术干货，不夹带产品广告。（如想了解相关产品或项目，欢迎移步展位区）

4. 购票方式

  双十一购票优惠，双十一优惠期间，论坛 2 天通票，最低仅售 1999 元 / 张，含 2 天五星级酒店午餐自助，快来报名吧！

  官方报名链接为：https://www.bagevent.com/event/sales/l38st4zknru6v8r21rq2naznjrvqh1xs，即日起至 11 月 19 日 23:55 时，购票参会即可享门票直减 2000 元优惠福利，优惠票价先到先得。

  关于本次活动商务合作、团购、发票、内容等相关问题，欢迎添加本场活动小助手 Alice可通过邮件（jiayaning@jiqizhixin.com）或者私信本人进行咨询。

  本场论坛活动重在行业交流，如果你有任何创意或是反馈，都欢迎一起聊聊～