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向量数据库

  1. 对知识向量化
    1. 切片化 (章节/页/段落)
    2. 方便查询

LLM

存在的问题

  1. 幻觉, 有一定概率存在错误
  2. 信息滞后, 非实时
  3. 专业领域/深度信息缺乏

embedding model

  1. 对 query 向量化
  2. 查询向量数据库得出一些相关性的内容
  3. 查出上下文输出给 LLM

QA

对一些知识的向量化, 是针对某个模型的吗? 还是说这种向量化后的数据库, LLM 都适用

知识的向量化（vectorization of knowledge）是将文本、图像或其他数据转换为高维向量的过程，这些向量可以用于相似性搜索、聚类或分类任务。向量化后的数据库的适用性取决于向量化过程中使用的模型及其特定架构，但在某些条件下可以广泛适用于不同的 LLM（大型语言模型）。

向量化是否针对某个模型？

向量化本身依赖于具体模型，例如使用 BERT、GPT、CLIP 或其他深度学习模型来生成向量表示。这意味着：

  • 模型特定性：向量的生成依赖于你使用的模型。例如，使用 BERT 向量化生成的向量与使用 GPT 向量化生成的向量不同，因为每个模型的架构、训练目标和向量表示方式不同。

  • 向量空间不同：不同模型的向量表示位于不同的向量空间。比如，BERT 的向量空间与 GPT 的向量空间不一致，因此无法直接在同一个空间内比较它们生成的向量。

因此，向量化后的表示通常与生成该向量的模型相关。如果你想使用其他模型，通常需要确保该模型生成的向量能够与现有向量空间兼容，或者重新进行向量化。

向量化数据库是否适用于所有 LLM？

向量化后的数据库能否适用于所有 LLM 取决于几个因素：

  1. 向量空间的一致性：
    如果不同的 LLM 使用相同或相似的向量表示（例如使用相同的模型架构或共享词向量训练目标），则它们可以在相同的向量空间中进行向量化和比较。在这种情况下，不同 LLM 都可以有效使用该向量化数据库。

  2. 向量表示的通用性：
    一些模型生成的向量表示是通用的（如基于通用嵌入模型），可以跨任务使用。比如 OpenAI 的 CLIP 模型通过将图像和文本映射到同一个向量空间，可以在图像和文本之间进行相似性匹配。这样的向量化结果可能对多种模型有一定的适用性。

  3. 模型的兼容性：
    如果新使用的模型能够接受之前向量化的表示，且它们的目标相似（例如都处理文本相似性任务），那么这些向量化结果可以跨模型使用。

向量化数据库的使用场景：

  • 特定任务场景：如果向量化用于特定任务（如文本相似性搜索、推荐系统），并且你只针对某个模型进行优化，那么其他模型可能无法直接使用这些向量表示。

  • 跨模型应用：如果构建的是一个更通用的数据库，并且新模型的设计能够与现有向量表示兼容，那么它可以适用于多个 LLM。

总结：

向量化过程通常是针对某个特定模型的，因为不同模型的向量表示不同。除非两个模型共享相似的架构或向量化方式，否则你无法直接在不同模型间共享向量化后的数据。如果需要跨模型使用向量化结果，你可能需要考虑模型间的兼容性，或者重新对数据进行向量化。

比较前沿的 RAG 有哪些? 分别有什么特点, 怎么实现的

知识的向量化（vectorization of knowledge）是将文本、图像或其他数据转换为高维向量的过程，这些向量可以用于相似性搜索、聚类或分类任务。向量化后的数据库的适用性取决于向量化过程中使用的模型及其特定架构，但在某些条件下可以广泛适用于不同的 LLM（大型语言模型）。

向量化是否针对某个模型？

向量化本身依赖于具体模型，例如使用 BERT、GPT、CLIP 或其他深度学习模型来生成向量表示。这意味着：

  • 模型特定性：向量的生成依赖于你使用的模型。例如，使用 BERT 向量化生成的向量与使用 GPT 向量化生成的向量不同，因为每个模型的架构、训练目标和向量表示方式不同。

  • 向量空间不同：不同模型的向量表示位于不同的向量空间。比如，BERT 的向量空间与 GPT 的向量空间不一致，因此无法直接在同一个空间内比较它们生成的向量。

因此，向量化后的表示通常与生成该向量的模型相关。如果你想使用其他模型，通常需要确保该模型生成的向量能够与现有向量空间兼容，或者重新进行向量化。

向量化数据库是否适用于所有 LLM？

向量化后的数据库能否适用于所有 LLM 取决于几个因素：

  1. 向量空间的一致性：
    如果不同的 LLM 使用相同或相似的向量表示（例如使用相同的模型架构或共享词向量训练目标），则它们可以在相同的向量空间中进行向量化和比较。在这种情况下，不同 LLM 都可以有效使用该向量化数据库。

  2. 向量表示的通用性：
    一些模型生成的向量表示是通用的（如基于通用嵌入模型），可以跨任务使用。比如 OpenAI 的 CLIP 模型通过将图像和文本映射到同一个向量空间，可以在图像和文本之间进行相似性匹配。这样的向量化结果可能对多种模型有一定的适用性。

  3. 模型的兼容性：
    如果新使用的模型能够接受之前向量化的表示，且它们的目标相似（例如都处理文本相似性任务），那么这些向量化结果可以跨模型使用。

向量化数据库的使用场景：

  • 特定任务场景：如果向量化用于特定任务（如文本相似性搜索、推荐系统），并且你只针对某个模型进行优化，那么其他模型可能无法直接使用这些向量表示。

  • 跨模型应用：如果构建的是一个更通用的数据库，并且新模型的设计能够与现有向量表示兼容，那么它可以适用于多个 LLM。

总结：

向量化过程通常是针对某个特定模型的，因为不同模型的向量表示不同。除非两个模型共享相似的架构或向量化方式，否则你无法直接在不同模型间共享向量化后的数据。如果需要跨模型使用向量化结果，你可能需要考虑模型间的兼容性，或者重新对数据进行向量化。

RAG 与微调区别

RAG 偏重于大量知识的检索

微调更适用于 风格, 语气 这种

例如财务报表这种, 就不适合用 RAG 去做增强

ollama

dify

RAG 应用

AI 适合做 hash + like 类型的搜索

vscode 的配置就很适用

配置项很多, 传统关键词检索并不是很准, 遇到不太会描述的更是找不到, 可以先向量化, 让 RAG 去搜索

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