长文本杀不死RAG:SQL+向量驱动大模型和大数据新范式,MyScale AI数据库正式开源
作者:SunnyCoffee
时间:2025-02-11
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大模型和AI数据库双剑合璧,成为大模型降本增效,大数据真正智能的制胜法宝。大模型(LLM)的浪潮已经涌动一年多了,尤其是以GPT-4、Gemini-1.5、Claude-3等为代表的模型你方唱罢我登场,成为当之无愧的风口。在LLM这条赛道上,有的研究专注于增加模型参数,有的疯狂卷多模态……这当中,LLM处理上下文长度的能力成为了评估模型的一个重要指标,更强的上下文意味着模型拥有更强的检索性能。例如有些模型一口气可以处理高达100万token的能力让不少研究者开始思考,RAG(R
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大模型和 AI 数据库双剑合璧,成为大模型降本增效,大数据真正智能的制胜法宝。

以 Pinecone/Weaviate/Milvus 为代表的专用向量数据库,一开始即为向量检索设计打造,向量检索性能出色,不过通用的数据管理功能较弱。 以 Elasticsearch/OpenSearch 为代表的关键字和向量检索系统,因其完善的关键字检索功能得到广泛生产应用,不过系统资源占用较多,关键字与向量的联合查询精度和性能不尽人如意。 以 pgvector(PostgreSQL 的向量搜索插件)和 MyScale AI 数据库为代表的 SQL 向量数据库,基于 SQL 并且数据管理功能强大。不过因为 PostgreSQL 行存的劣势和向量算法的局限性,pgvector 在复杂向量查询中精度较低。





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