核心内容摘要
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文章全面介绍了向量嵌入技术在大模型中的应用包括词嵌入、文档嵌入、多模态嵌入等多种类型以及向量索引、存储优化和相似度计算等
关键技术。
文章详细阐述了嵌入与向量数据库的协同关系以及在大规模语义搜索、推荐系统、异常检测和RAG等场景中的应用价值。
最后介绍了围绕嵌入技术形成的生态系统包括各种框架、工具和数据库解决方案为开发者提供了全面的技术参考。
导读1 向量表示2 表示嵌入
1 词嵌入
2 句子/段落/文档嵌入
3 多模态嵌入
4 特定领域嵌入
5 嵌入与向量数据库的协同关系3 向量索引与存储优化
1 向量索引原理与高级算法
2 向量存储的挑战与高效解决方案4 相似度计算与高效向量搜索
1 相似度/距离度量的选择
2 向量搜索的实现机制与高级优化策略5 生态系统
向量表示向量是同时具有方向和大小的量其在数学上表示为多维空间中的坐标比如N维空间中的向量就是一个具有N个维度的坐标,。
向量的大小(也称为长度或者膜)通过公式计算获得。
向量的方向通过从原点到坐标点连线的夹角表示两个向量A和B的夹角可以通过公式计算获得。
向量嵌入技术广泛应用于多模态非结构化数据检索任务中通过将原始数据嵌入编码到同一个空间中使之具有等长同类型的向量标签并且数据之间的语义相似度可以通过向量之间的相似度计算进行度量。
比如通过表征训练可以让具有相同含义的单词.句子.片段甚至是文档.图片等实体具有更高相似度的嵌入向量反之具有不同语义的实体的嵌入向量相似度较低。
向量之间的相似度特征是向量数据库的数学理论保证传统数据库只能进行准确查询和精确匹配的局限这一特征使得向量数据库能够具备语义匹配和多模查询处理的能力。
在实际应用场景中海量的文本/图片等数据(PB级)直接存放在文件系统中直接对其进行查询和检索性能低下因此用户会首先应用先进的嵌入学习模型对于文本/图片进行嵌入编码然后将相应的编码向量导入到向量数据库中进行管理。
通过这种手段利用向量作为数据的签名既可以降低数据库中的数据维护成本也可以显著提高文本/图片相似查询的性能。
表示嵌入向量空间模型(Vector Space Model,VSM)是Embedding技术的理论基石。
VSM的核心思想是将研究对象(如文档、词语)表示为高维空间中的向量并通过向量间的几何关系(如夹角、距离)来刻画对象间的关系。
随着神经网络技术的发展涌现出大量高效的嵌入方法它们能够从大规模数据中自动学习出高质量的向量表示。
以下将对几种主流的神经嵌入技术进行详细阐述。
2.
词嵌入词嵌入(Word Embeddings)是将词汇表中的每个词映射为一个固定大小的实数向量的技术这些向量旨在捕捉词语的语义和句法信息:模型优势局限Word2Vec - 连续词袋模型CBOW上下文预测中心词 - 跳字模型Skip-gram中心词预测上下文通过引入了负采样和分层等技术能够较好地捕捉词语间的语义相似性无法直接处理未登录词OOV并且对词语的内部形态结构不敏感GloVe -基于全局词-词共现统计的计数模型通过构建大规模的词-词共现矩阵进行矩阵分解学习词向量利用全局统计信息使其在某些任务上表现出色并与Word2Vec形成了良好的互补----FastText -引入子词(subword)信息的概念将每个词表示为其字符n-gram的集合。
通常一个词的向量最终是其所有字符n-gram向量的和或平均能够为OOV词构建向量表示(只要其子词出现过)并且对于形态丰富的语言(如德语、芬兰语词形变化多端)表现更佳----
2.
句子/段落/文档嵌入将单个词语的嵌入扩展到更长的文本单元如句子、段落或整个文档是许多NLP应用的关键步骤。
基础方法将句子或文档中所有词的词嵌入进行组合例如通过平均池化(average pooling)或最大池化(max pooling)得到一个固定长度的文本表示。
有时也会采用基于TF-IDF等权重的加权平均来突出重要词语的贡献。
这类方法简单高效但在捕捉复杂语义结构和词序信息方面能力有限。
进阶模型①Doc2Vec:Doc2Vec是Word2Vec思想向文档级别表示的扩展有分布式内存模型(PV-DM)和分布式词袋模型(PV-DBOW)两种模型。
通过添加段落ID向量联合训练最终作为该段落的嵌入表示。
②Transformer输出:Transformer架构的出现和成功应用为获取高质量的上下文感知文本嵌入带来了革命性的影响它使用特殊标记(如BERT中的[CLS]标记)在最后一层或多层的输出作为整个输入的表示;或者对输入序列中所有Token的输出向量进行平均池化或最大池化。
通常认为较高层能捕捉更抽象的语义信息而[CLS]Token是否总是最佳选择也取决于具体任务和微调策略。
③Sentence-BERT(SBERT):通过在BERT之上构建孪生网络(SiameseNetwork)或三元组网络(TripletNetwork)结构并使用特定的目标函数(如余弦相似度损失、三元组损失)进行微调从而显著提升生成句子嵌入的语义表征质量使其更适用于语义搜索、释义识别等任务高昂的计算成本是在部署和应用中需要考虑的因素。
2.
多模态嵌入多模态嵌入的目标是学习不同模态数据在同一个共享的向量空间中的表示从而使得跨模态的比较和信息检索成为可能。
图像嵌入计算机视觉领域早已广泛使用嵌入技术为了优化特定任务(如人脸识别)专门的度量学习方法应运而生。
如孪生网络通过输入一对图像学习一个能判断它们是否相似的函数三元组网络通过输入一个锚点图像、一个正例图像和一个负例图像利用目标函数驱动模型学习具有强区分性的图像嵌入使得同类图像在嵌入空间中聚集不同类图像相互远离。
图嵌入图结构数据(如社交网络、知识图谱)的嵌入旨在将图中的节点、边甚至子图表示为低维向量同时保留图的结构信息和节点属性。
经典方法如:DeepWalk和Node2Vec借鉴了词嵌入的思想通过在图上进行随机游走生成节点序列然后将这些序列视为句子应用Skip-gram等模型学习节点嵌入;图神经网络如:GCN和GAT通过定义节点间的消息传递和聚合机制迭代更新节点表示能够更灵活地整合节点特征和复杂的邻域结构信息。
文本-图像联合嵌入近年来学习文本和图像在共享语义空间中的联合嵌入取得了显著进展。
如:CLIP模型通过对比学习的方式在大规模图文对数据上进行预训练同时训练一个图像编码器和一个文本编码器使得匹配的图文对在嵌入空间中的余弦相似度最大化。
这种联合嵌入使得强大的零样本图像分类和跨模态检索成为可能。
2.
特定领域嵌入除了通用的文本、图像和图嵌入外许多特定应用领域也发展出了专门的嵌入技术。
用户/物品嵌入在推荐系统中将用户和物品表示为向量是核心技术之一。
深度学习推荐模型通常包含显式的ID嵌入层为每个用户ID和物品ID学习一个向量表示。
如何有效处理新用户/物品的冷启动问题是该领域的一个持续挑战。
知识图谱嵌入知识图谱嵌入的目标是为知识图谱中的实体和关系学习低维向量表示以便进行链接预测、实体分类、关系抽取等。
代表性模型包括TransE(将关系视为头实体到尾实体的翻译向量即hrt)、TransR(允许实体在关系特定的空间中进行投影后再进行翻译操作)以及DistMult(使用一个双线性评分函数来度量三元组的合理性)。
如何有效建模复杂关系(如一对多、多对多关系)和进行多跳推理是该领域的重要研究方向。
2.
嵌入质量评估评估生成的嵌入向量的质量至关重要通常可以分为内在评估和外在评估两类评估类型方法内在评估 - 直接考察嵌入向量本身所捕捉到的语义或句法特性通常在一些标准化的基准任务上进行而无需涉及具体的下游应用- 词语相似度/相关度(WordSim-
SimLex-999等) - 词语类比推理(如:GoogleAnalogy Dataset) - 聚类效果外在评估 - 将学习到的嵌入向量作为特征输入到某个具体的下游任务中通过衡量这些任务的性能来间接评估嵌入的质量- 下游任务性能(如:文本分类F1分数、推荐系统NDCG等)
2.
嵌入与向量数据库的协同关系Embedding技术与向量数据库之间存在着一种紧密的共生关系。
一方面向量数据库的性能和效用在很大程度上依赖于输入的高质量Embedding。
所谓Garbagein,garbageout如果原始数据通过 Embedding模型转换得到的向量质量不高无法准确表征其语义或特征那么即使向量数据库拥有再强大的索引和搜索能力也难以产生有价值的检索结果。
因此Embedding模型的选择、训练以及参数调优必须与向量数据库所要支撑的具体应用场景紧密结合。
例如用于语义搜索的文本嵌入应着重优化语义相似性的表达而用于推荐系统的用户嵌入则可能更关注用户兴趣的捕捉。
Embedding的生成策略也会直接影响向量数据库的性能和资源消耗。
例如嵌入向量的维度选择是一个重要的权衡点较高的维度通常能携带更丰富的信息但也可能引入维度灾难问题增加存储成本和计算复杂度并可能降低某些索引算法的效率;过低的维度则可能导致信息损失无法充分区分不同的实体。
向量是否进行归一化处理会影响相似度/距离度量的选择及其计算结果的解释。
此外对于动态变化的数据(如新闻流、社交媒体帖子)Embedding的更新频率和策略(如模型完全再训练、增量学习新的Embedding、在线更新向量库中的向量)也是设计高效向量数据库应用时必须考虑的问题。
另一方面向量数据库为Embedding技术的规模化应用和落地提供了不可或缺的基础设施。
它解决了海量嵌入向量(可能达到数十亿甚至万亿级别)的高效存储、管理和快速检索等难题。
典型的应用场景包括:语义搜索系统:用户输入原始查询(文本、图像等)系统将其转换为查询Embedding然后在向量数据库中执行近似近邻(ANN)搜索快速找到与查询向量最相似的若干数据项Embedding并返回对应的数据。
大规模推荐系统:实时计算用户Embedding与海量物品Embedding之间的相似度为用户推荐最相关的物品。
异常检测/新颖性发现:在向量空间中异常或新颖的数据点通常会远离正常的簇群向量数据库可以帮助快速识别这些离群点。
问答系统(Retrieval Augmented Generation,RAG):这是当前大型语言模型(LLM)应用的热点方向通过向量数据库检索与用户问题相关的知识片段(已预先Embedding并存储)然后将这些检索到的上下文信息与原始问题一同提供给LLM以生成更准确、更具事实依据的回答。
可以说Embedding技术为数据赋予了语义化的向量生命而向量数据库则为这些生命体提供了一个高效栖息、互动和被发现的生态系统。
向量索引与存储优化当通过Embedding技术将海量数据转化为高维向量后如何高效地存储这些向量并从中快速检索出与查询向量相似的结果成为至关重要的挑战。
本节将重点探讨向量索引的原理、主流算法以及向量存储面临的挑战与优化方案。
3.
向量索引原理与高级算法在低维空间或小规模数据集中通过遍历所有数据点并计算与查询向量的距离(即精确近邻搜索或暴力搜索)是可行的。
然而随着数据量和维度的增加精确最近邻搜索的计算复杂度急剧升高近似近邻(Approximate NearestNeighbor,ANN)搜索应运而生。
ANN的目标是在可接受的时间内找到与查询向量足够相似的结果而非保证找到绝对最近邻。
它在速度、准确率(召回率)、内存消耗和索引构建时间之间进行权衡形成一个多目标的优化问题通常需要在实际应用中根据需求寻找帕累托最优解。
目前主流的ANN索引算法大致可以分为以下几类它们各有特点和适用场景:
基于树的索引(Tree-based)这类算法通过递归地将数据空间划分为更小的区域来构建树状结构。
例如KD-Tree及其变种在高维情况下性能会急剧下降。
Annoy(Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah)是一种改进方法它通过多次随机投影构建多棵二叉树并在搜索时综合多棵树的结果。
这类方法通常对数据分布有一定的假设在高维且数据分布复杂时效果可能不佳。
基于哈希的索引(Hashing-based,LSH-Locality Sensitive Hashing):局部敏感哈希(LSH)的基本思想是设计一组哈希函数使得原始空间中相似的向量以较高的概率映射到相同的哈希桶中而不相似的向量则以较高概率映射到不同的桶中。
查询时只需在查询向量所映射到的桶及其邻近桶中进行搜索。
常见的LSH族包括基于随机投影的LSH、SimHash等。
LSH的优点在于其具有一定的理论保证但实践中参数选择较为敏感且为了达到高召回率可能需要大量的哈希表导致内存占用较大查询性能也可能受哈希冲突影响。
基于量化的索引(Quantization-based):量化方法通过将连续的向量空间划分为有限数量的区域(或码字)并将每个向量近似为其所在区域的代表点(码字)来实现压缩和加速。
标量量化(ScalarQuantization,SQ):对向量的每个维度独立进行量化。
乘积量化(Product Quantization,PQ):将高维向量切分为若干个低维子向量然后对每个子空间独立进行矢量量化(通常使用K-means学习码本)。
向量的PQ码由其各子向量对应的码字ID组成。
距离计算可以在压缩域进行(非对称距离计算ADC:查询向量不量化库向量量化;或对称距离计算SDC:两者都量化)。
PQ及其改进版本如优化乘积量化(OPQ通过旋转数据使其更适应PQ的轴对齐划分)能够显著减少存储空间并加速距离计算但会引入量化误差。
基于图的索引(Graph-based)这类算法在所有数据点上构建一个近邻图其中节点是数据向量边表示它们之间的近邻关系。
搜索过程则是在这个图上进行启发式的贪心遍历。
代表算法有 HNSW(HierarchicalNavigable Small World) 和 NSG (Navigable Small World Graph)NSW:构建一个具有小世界特性的图其中包含短程连接(连接近邻)和长程连接(用于快速跳转)。
边的选择基于启发式规则。
HNSW:在NSW的基础上构建了一个分层的图结构。
插入和搜索从顶层稀疏图开始逐层向下导航至更稠密的图层直到找到满意的近邻。
‘efConstruction’(构建时的邻居候选数)和efSearch(搜索时的邻居候选数)是影响其性能的关键参数。
基于图的方法通常能达到很高的召回率和查询速度但图的构建成本和内存占用可能较高且插入和删除操作相对复杂。
混合索引策略(Hybrid Indexing)许多先进的索引方法结合了多种策略的优点。
一个典型的例子是IVFADC(Inverted FileSystem with Asymmetric Distance Computation),它首先使用 K-means等聚类算法将数据集划分为若干个簇(Voronoi单元)构建一个倒排文件结构(IVF)其中每个簇对应一个倒排列表存储属于该簇的向量(或其压缩表示)。
查询时首先定位到查询向量最邻近的若干个簇(由nprobe参数控制)然后在这些簇的倒排列表中进行搜索。
为了进一步压缩和加速列表中的向量通常会使用PQ进行量化(ADC)。
这种方法在准确率、速度和内存之间取得了较好的平衡。
选择和构建ANN索引时需要综合考虑数据本身的分布特性、内存限制、可接受的构建时间、数据更新的频率以及应用对召回率和延迟的具体要求。
近年来针对ANN索引的自动化调参(AutoMLfor ANN)也成为一个新兴的研究方向旨在减轻人工调参的负担。
此外对于需要频繁更新数据的场景如何实现高效的增量索引和优雅地处理删除操作仍然是一个挑战。
常见的解决方案包括标记删除后定期重建索引或者采用某些本身就支持动态更新的图索引结构(如 HNSW的部分实现尽管其动态更新的普适性和性能影响仍需细致评估)。
3.
向量存储的挑战与高效解决方案随着Embedding应用的普及向量数据的规模急剧膨胀可能达到数十亿甚至万亿级别。
如此庞大的数据集给存储系统带来了严峻的挑战主要体现在以下几个方面:存储成本与容量:高维向量本身占用空间较大(例如一个128维的float32向量占用512字节)海量向量意味着巨大的存储容量需求和相应的硬件成本。
I/O 性能瓶颈:索引和查询过程需要频繁地从存储介质中读取向量数据。
如果存储系统I/O性能不足(如IOPS和带宽较低)将严重制约查询的整体延迟。
为了应对这些挑战研究者和工程师们提出了多种高效的向量存储解决方案:
向量压缩技术压缩是减少存储占用的直接手段。
前文提及的量化技术(如PQ、SQ)不仅服务于索引加速其本身也是一种有损压缩方法能显著降低向量的存储体积尽管需要在压缩率和信息损失(进而影响召回率)之间进行权衡。
二值化/二元化嵌入(Binary/Binarized Embeddings)则是一种更极端的压缩方法将浮点型向量转换为二值向量(每个维度仅用1比特表示)。
这类嵌入通常配合汉明距离进行高效搜索能极大压缩存储空间但其表达能力相对受限适用于对精度要求不高但对存储和速度要求极高的场景。
分层存储与数据生命周期管理类似于传统数据库向量数据库也可以采用分层存储策略根据数据的访问频率和重要性将其存储在不同成本和性能的存储介质上。
例如热数据(频繁访问的向量)可以存储在内存(RAM)或高速NVMe SSD中温数据存储在普通SSD而冷数据(不常访问)则可以归档到成本更低的HDD或对象存储(如AmazonS3,GoogleCloudStorage)中。
有效的数据预热机制和缓存淘汰策略对于分层存储的性能至关重要。
向量数据库的存储引擎设计专门为向量数据特性优化的存储引擎可以提升效率。
例如数据布局方面是采用行式存储还是列式存储(或混合模式)对向量数据的批量读取和处理性能有直接影响。
某些场景下针对向量的特定访问模式设计预取策略也能改善I/O效率。
分布式向量存储对于超出单机处理能力的超大规模向量数据集必须采用分布式存储方案。
数据分片(Sharding)是将数据分散到多个节点上的
关键技术常见的分片策略包括基于向量ID的哈希分片或者基于数据聚类特性(如将语义相近的向量划分到同一分片)的分片。
同时为了保证数据的高可用性和容错性还需要设计合理的副本策略。
在分布式环境下数据一致性(如CAP理论的权衡)也是向量数据库设计中需要仔细考虑的问题。
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相似度计算与高效向量搜索
4.
相似度/距离度量的选择选择合适的相似度或距离度量方法对于向量搜索的有效性至关重要。
度量的选择通常取决于Embedding向量的生成方式(例如向量是否经过L2归一化处理)以及特定任务的需求。
以下是一些常用的度量方法:余弦相似度(Cosine Similarity):计算两个向量夹角的余弦值。
它的取值范围在[-1,1]之间值越接近1表示两个向量方向越一致越相似。
余弦相似度对向量的绝对大小(模长)不敏感只关注方向。
当向量经过L2归一化后(即模长为
余弦相似度等价于向量的点积(内积)这是衡量文本Embedding相似度的常用指标。
点积(DotProduct/Inner Product):直接计算两个向量对应元素的乘积之和。
如上所述对于L2归一化的向量点积与余弦相似度成正比且计算上可能更高效。
然而对于未归一化的向量点积的结果会受到向量模长的影响模长较大的向量即使方向差异稍大也可能获得比模长较小但方向更一致的向量更高的点积值。
欧氏距离(Euclidean Distance,L2Distance):计算两个向量在多维空间中的直线距离。
其值越小表示向量越相似。
欧氏距离对向量的幅值(大小)和方向都敏感。
在某些场景下向量的幅值本身也携带重要信息此时欧氏距离可能是更合适的选择。
对于L2归一化的向量欧氏距离的平方与余弦相似度(或点积)之间存在简单的数学关系(例如D
*cos_sim)。
曼哈顿距离(Manhattan Distance,L1Distance):计算两个向量在各维度上差的绝对值之和。
它衡量的是在标准坐标轴上移动的总距离。
汉明距离(HammingDistance):主要用于二值向量(每个维度只能取0或
。
它计算两个向量对应位置上不同值的数量。
汉明距离越小向量越相似。
这在采用二值化嵌入的场景中非常有用。
Jaccard相似系数(Jaccard Index):主要用于衡量集合之间的相似性定义为两个集合交集的大小除以并集的大小。
在某些特定类型的Embedding(如基于集合特征的Embedding)中可能会用到。
4.
向量搜索的实现机制与高级优化策略向量搜索特别是ANN搜索其核心流程通常包括以下几个步骤:
查询向量化:将用户的原始查询(文本、图像等)通过与索引数据相同的Embedding模型转换为查询向量。
索引遍历/查找:利用前述的ANN索引结构(如HNSW图、IVF倒排列表等)快速定位到一批与查询向量可能相似的候选向量。
候选集筛选与精确计算:对上一步得到的候选集中的向量进行精确的距离/相似度计算。
(可选)重排序(Re-ranking):对初步筛选出的Top-K结果可以使用更高精度的原始向量(如果索引中存储的是压缩表示)或结合额外的特征进行更精细的排序以提升最终结果的准确性。
重排序阶段在平衡 ANN搜索的近似性与最终结果质量方面扮演着重要角色。
例如在使用IVFADC索引时可以在选中的若干个簇(倒排列表)内部使用原始的、未压缩的向量与查询向量进行精确的距离计算来重排候选者。
当然重排序阶段本身的计算开销也需要被纳入整体性能考量之中。
为了进一步提升向量搜索的效率、准确性和灵活性可以采用多种高级优化策略:过滤(Filtering):在许多实际应用中除了向量相似性用户可能还需要根据元数据(如商品类别、创建时间、地理位置等)对搜索结果进行过滤。
过滤操作可以在ANN搜索之前(预过滤Pre-filtering)或之后(后过滤Post-filtering)进行。
预过滤的挑战在于它可能破坏ANN索引的结构(如果索引是纯粹基于向量构建的)导致难以高效执行;而后过滤则可能在过滤掉大量结果后导致返回的有效结果数量不足。
因此设计能够高效支持元数据过滤的 ANN索引结构(或与传统数据库过滤能力相结合)是一个重要的研究方向。
混合搜索(HybridSearch):混合搜索旨在结合传统关键词搜索(如基于BM25算法的稀疏向量搜索)和现代向量语义搜索的优点。
关键词搜索擅长精确匹配字面术语而语义搜索则能理解查询背后的意图并找到语义相关的结果即使它们不包含完全相同的词语。
混合搜索可以通过多种策略实现例如分别执行两种搜索后对结果进行加权融合或者采用多路召回后再统一进行排序。
这种方式能够显著提升搜索结果的全面性和用户满意度。
查询调度与负载均衡:在高并发的搜索系统中需要有效的查询调度机制来处理大量并发请求并实现负载均衡确保系统资源的合理利用和稳定的服务质量。
特别是当系统需要处理异构查询(例如不同维度的向量、不同的搜索参数如Top-K、不同的过滤条件)时智能的查询调度尤为重要。
自适应搜索参数调整:ANN搜索的性能往往对某些参数(如 HNSW中的efSearch’IVF中的nprobe’)非常敏感。
可以探索根据系统当前的负载情况、数据分布的动态变化或查询的特定需求来动态调整这些搜索参数以达到最优的性能-准确率平衡。
最后对搜索结果的有效评估与持续监控是确保搜索质量的关键。
常用的评估指标包括召回率K(RecallK即返回的K个结果中包含了多少真实相关的结果)、精确率K(PrecisionK即返回的K个结果中有多少是真实相关的)、平均精度均值(MAP)、查询延迟(Latency如P99延迟)以及每秒查询数(QPS)等。
生态系统随着Embedding技术和向量搜索需求的迅猛增长一个围绕它们构建的丰富生态系统也逐渐形成。
这个生态系统包括了用于生成Embedding模型的框架与工具以及专门用于存储和检索这些Embedding向量的数据库解决方案。
本章将概览这些主流技术栈并探讨在实际应用中进行技术选型时需要考量的关键因素。
生成高质量的Embedding是整个应用流程的起点。
开发者可以利用多种成熟的机器学习框架和预训练模型库来简化这一过程:
基础深度学习框架TensorFlow和PyTorch是目前最主流的两个深度学习框架。
它们提供了构建和训练各种复杂神经网络(包括各类Embedding模型)所需的基础模块和灵活性。
开发者可以使用这些框架从头开始设计和训练自定义的Embedding模型或者对已有的模型进行微调。
专用Embedding库与工具Gensim:这是一个专注于主题建模和自然语言处理的Python库它提供了对Word2Vec,Doc2Vec, FastText等经典词嵌入和文档嵌入算法的高效实现非常适合快速原型验证和中等规模数据集的处理。
Sentence-Transformers: 这个库基于 PyTorch和 Hugging Face Transformers构建专门用于计算句子和文本的稠密向量表示。
它提供了大量预训练好的SBERT等模型可以直接用于生成高质量的句子嵌入并且支持对这些模型进行微调以适应特定任务。
HuggingFace Transformers:这是一个极为流行和全面的库提供了数以万计的基于Transformer架构的预训练模型(如BERT,RoBERTa,GPT系列等)。
这些模型不仅可以直接用于生成上下文感知的词嵌入和句子嵌入还可以作为更复杂多模态Embedding模型的基础。
该库极大地推动了预训练模型的普及和应用并逐渐形成了模型即服务(ModelasaService,MaaS)的趋势用户可以直接调用API获取预训练模型的Embedding输出。
相关编排工具编排工具编排工具对于向量数据库在促进技术融合、拓展应用场景、优化性能以及降低使用门槛等方面具有积极的推动作用具体如下:加速技术融合与创新:编排工具对于向量数据库在促进技术融合、拓展应用场景、优化性能以及降低使用门槛等方面具有积极的推动作用具体如下:用户可以根据需求通过编排工具挑选合适的底层向量数据库。
这种集成促进了向量数据库与其他技术组件的深度融合推动向量数据库技术不断创新以适应不同应用场景的需求。
拓展应用场景:编排工具适合构建各种场景的AI应用如智能客服、基于企业知识库的问答系统等。
它与向量数据库的结合使得向量数据库能够应用于更多实际业务场景扩大了向量数据库的市场需求和应用范围。
提升检索性能优化:编排工具集成向量数据库在高效的向量检索与稀疏向量能力做性能优化显著提升语义理解与检索精度。
通过稠密向量稀疏向量实现混合检索、多路召回等技术整体提升RAG应用的效果实现精准问答与知识检索提升向量检索性能。
降低使用门槛:编排工具提供直观界面让开发者轻松编排和调试应用即使没有深厚向量数据库知识的开发者也能利用编排工具快速创建智能客服、文本生成等多种应用间接推动了向量数据库的普及。
典型的编排工具包括Dify、FastGPT、TongAgentPlatform等。
Dify:Dify是一款开源的大语言模型应用开发平台。
它融合后端即服务和LLMOps理念旨在简化和加速生成式AI 应用的创建与部署。
其主要功能包括支持多种大型语言模型方便开发者按需选择。
提供可视化的Prompt编排、数据集管理、向量数据库引入和应用运营工具无需深入底层技术细节即可开发AI应用。
FastGPT:FastGPT是一个基于大语言模型的开源知识库问答系统。
它专注于RAG(检索增强生成)场景帮助开发者快速构建企业级知识库应用。
其主要功能包括支持导入PDF、Word等多种格式文档并自动进行预处理、向量化和QA分割。
具备 Flow可视化工作流编排功能可通过拖拽等操作构建复杂工作流等。
TongAgentPlatform:东方通智能体平台TongAgentPlatform作为智能体应用开发、部署和运维监控一体化平台。
平台集成多种大模型对接企业数据(向量数据库和关系数据库)和服务帮助用户快速、低成本实现业务智能体并在精准度、思维链、业务流程等方面赋能智能体应用助力解决AI应用最后一公里的困扰。
其主要功能包括问答分离技术解决图文混搭智能体思维链技术支持意图闭环灵活设计RAG、拖拉拽编排AI流程及编排配置智能体快速构建应用支持多方式集成与多格式数据接入支持多种方式对外呈现AI应用具备分租户观测能力多维度监控应用运行状况精准定位问题。
(来源:全球计算联盟)AI大模型从0到精通全套学习大礼包我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。
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目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。
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这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。
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