近日，柏睿資料推出向量存儲查詢引擎（Rapids VectorDB）和 LLMOps 平台，收獲諸多行業人士的關注。尤其是柏睿向量存儲查詢引擎的應用與價值備受青睐。
使用者在使用大語言模型（LLM）進行特定垂直領域的知識問答時，往往會面臨LLM上下語義了解不夠、專業知識深度不足、内容時效性差等問題。
Rapids VectorDB 具備資料向量化儲存和向量索引能力，可基于通用大語言模型助力企業高效、簡單地應用完美适配業務場景的大模型，進而實作特定垂直領域的知識問答、推薦排序、異常檢測等功能與應用。
為什麼需要Rapids VectorDB
由于在訓練時訓練語料的限制，最終産生的LLM往往隻具備通用知識，而不具備特定垂直領域的知識，尤其是企業内部資訊。
如果建構具備特定垂直領域知識的LLM，需要将特定垂直領域的知識作為新的語料來微調通用大模型，不僅耗費大量算力，而且每次資訊的更新都需要重新進行模型訓練，還無法保證結果的準确性。
另一方面，可以将特定垂直領域的知識作為提示（prompt）輸入給通用大模型，由此得到準确的結果。但由于LLM對提示詞的長度有限制，其可以擷取的資訊非常有限，難以記住全部的知識資訊，是以無法回答垂直領域的問題。
将 Rapids VectorDB 作為通用大模型外部的資訊源，可以為通用大模型提供專用資料和知識、曆史知識和經驗，而無需重新訓練，即可很好地解決通用大模型專業知識深度不足、内容時效性差的問題。
Rapids VectorDB 支援資料向量化儲存和向量索引
柏睿向量存儲查詢引擎Rapids VectorDB基于具有完全自主知識産權的全記憶體分布式資料庫RapidsDB，采用向量嵌入技術，有力支援資料的向量化儲存和向量索引。
RapidsDB的資料聯邦機制可以有效支援結構化資料和向量資料的存儲與查詢，全記憶體分布式架構與大規模并行計算引擎則使其具備了高性能、高可用與擴充的特點，可實作對向量的高效檢索。
向量嵌入（vector embedding）是一種将非數值的詞語或符号編碼成數值向量的技術，是自然語言處理與深度學習中常用的預處理技術。柏睿資料采用向量嵌入技術，能夠将文本向量化，并将其與向量資料庫中存儲的海量向量進行相似度搜尋與比對，通過計算兩個向量之間的距離來判斷向量的相似度，以實作企業業務場景中的智能化應用需求，如語義搜尋和知識問答，對圖像、音頻、視訊等非結構化資料進行相似度搜尋，推薦排序，異常檢測等功能。
垂直專業領域的知識問答功能的技術實作思路
柏睿資料Rapids VectorDB，基于大語言模型（LLM）實作特定垂直領域的知識問答功能的技術思路如下：
- 知識存儲
首先提取原始文檔的文本，将這些文本進行分割與切塊，将文本塊放入向量嵌入子產品，生成文本向量，并存儲于 Rapids VectorDB 中。
- 問題提取
使用者提出的問題經由向量嵌入子產品，轉為向量。
- 知識搜尋
将轉為向量的問題作為查找項，進入Rapids VectorDB中查找與之相似度最高的文本塊。
- 推理回答
使用者提出的問題與查找到的相關知識将被組合并被LLM處理，最終傳回使用者所需要的答案。
目前，柏睿向量存儲查詢引擎基于LLM的應用場景還在不斷深化與更新。依托LLMOps平台、Rapids AI等柏睿資料新一代全棧資料智能産品體系，柏睿資料為企業AI大模型發展提供從資料采集、存儲、計算分析到模型訓練、部署、應用的全生命周期解決方案，助力企業高效、安全、輕松地通過個性化的AI大模型構築比對自身行業垂直領域的數字化、智能化能力。
歡迎文末留言，就柏睿向量存儲查詢引擎基于LLM的應用等相關話題進行溝通交流。