


Un texte long ne peut pas tuer RAG : le vecteur SQL+ pilote les grands modèles et le nouveau paradigme du Big Data, la base de données MyScale AI est officiellement open source
La combinaison de grands modèles et de bases de données d'IA est devenue une formule gagnante pour réduire les coûts et augmenter l'efficacité des grands modèles et rendre le Big Data véritablement intelligent.
Les bases de données vectorielles spécialisées représentées par Pinecone/Weaviate/Milvus sont conçues et construites pour la récupération de vecteurs dès le début. Les performances de récupération de vecteurs sont excellentes, mais la fonction générale de gestion des données est faible. Les systèmes de récupération de mots-clés et de vecteurs représentés par Elasticsearch/OpenSearch sont largement utilisés en production en raison de leurs fonctions complètes de récupération de mots-clés. Cependant, ils occupent beaucoup de ressources système et la précision des requêtes conjointes et les performances des mots-clés et des vecteurs ne sont pas satisfaisantes. . Les gens obtiennent ce qu’ils veulent. Les bases de données vectorielles SQL représentées par pgvector (plug-in de recherche vectorielle pour PostgreSQL) et la base de données MyScale AI sont basées sur SQL et disposent de puissantes fonctions de gestion de données. Cependant, en raison des inconvénients du stockage de lignes PostgreSQL et des limitations des algorithmes vectoriels, pgvector a une faible précision dans les requêtes vectorielles complexes.
Grâce au perfectionnement à long terme de la base de données SQL dans des scénarios de données structurées massives, MyScaleDB
Dans les scénarios d'application d'IA complexes réels, la combinaison de SQL et de vecteurs peut considérablement augmenter la flexibilité de la modélisation des données et simplifier le processus de développement. Par exemple, dans le projet Science Navigator coopérant entre l'équipe MyScale et l'Institut d'intelligence scientifique de Pékin, MyScaleDB est utilisé pour récupérer des données massives de la littérature scientifique et effectuer des réponses intelligentes aux questions. Il existe plus de 10 structures de tables SQL principales, dont beaucoup établissent. vecteurs.Et index de table inversé, et utilisez la clé primaire et la clé étrangère pour faire l'association. Dans les requêtes réelles, le système impliquera également des requêtes conjointes de données structurées, vectorielles et par mots-clés, ainsi que des requêtes associées sur plusieurs tables. Ces modélisations et corrélations sont difficiles à réaliser dans une base de données vectorielles dédiée, ce qui entraînera également une itération lente du système final, des requêtes inefficaces et une maintenance difficile.
Diagramme schématique de la structure de la table principale de NScience Navigator (les colonnes de corps en gras établissent des index vectoriels ou des index inversés)
60 %
L'équilibre entre performances et coûts dans les scènes réelles En raison de l'importance et de la grande attention accordée aux applications de grands modèles, de plus en plus d'équipes ont investi dans la piste des bases de données vectorielles. L’objectif initial de tout le monde était d’améliorer le QPS dans les scénarios de recherche vectorielle pure, mais la
Dans le scénario RAG, les performances des requêtes vectorielles pures ont un excès de 10x, les vecteurs occupent d'énormes ressources, le manque de fonctions de requête conjointes, les performances et la précision médiocres sont souvent la norme dans les bases de données vectorielles propriétaires actuelles.
Adresse du projet MyScale Vector Database Benchmark :
Machine learning + big data ont fait le succès d'Internet et de la précédente génération de systèmes d'information A l'ère des big models, l'équipe MyScale s'engage également à proposer une nouvelle génération de solutions big model + big data. Avec une
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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