大模型时代下向量数据库的设计与应用

• 语言: 中文（简体）
• 格式: .pdf
• 来源: www.openpie.com

摘要

文档主要介绍了大模型时代下向量数据库的设计与应用。通过将各种形式的数据转换为向量并进行存储和索引，向量数据库能够实现高效近似搜索。RAG（检索增强生成）技术通过将辅助数据通过embedding转换为向量并加载到向量数据库中，与用户输入向量进行匹配，从而增强大模型的生成能力。PieCloudVector作为向量数据库的一种实现，基于PostgreSQL数据库内核，支持向量搜索、索引算法及混合查询，适用于单机或分布式部署。

AI总结

《大模型时代下向量数据库的设计与应用》总结：

1. **大模型应用与RAG**
- 检索增强生成（RAG）通过将辅助数据通过大模型生成向量，存储于向量数据库中，与用户输入向量进行匹配，增强生成效果。
- RAG流程：数据embedding→向量数据库存储与索引→向量搜索→结果与大模型结合输出。

2. **向量近似搜索与向量数据库**
- 向量数据库将文本、图像、语音等数据转换为向量，并存储原始数据及其元信息。
- 向量间通过欧式、余弦、曼哈顿等距离计算相似性，核心问题为K-Nearest Neighbor（KNN）检索。
- 向量数据库支持高效近似搜索，需结合索引算法和存储方案实现。

3. **PieCloudVector架构设计**
- 基于Postgres数据库内核，支持单机或分布式部署，具备完整的ACID特性。
- 支持向量与标量混合查询，通过SQL实现向量搜索，提供高效、可扩展的解决方案。
- 架构设计注重性能优化和生态工具适配，满足大模型与大数据场景需求。

4. **案例与应用**
- 拓数派（OpenPie）作为国内领先的数据计算机构，提出虚拟数仓和eMPP技术，专注于数据计算引擎创新。
- PieCloudVector在大模型系统中成功应用，展示了向量数据库在AI领域的潜力和价值。

总结：
在大模型时代，向量数据库通过将非结构化数据向量化，结合高效检索算法，为大模型提供增强数据支持。PieCloudVector基于Postgres的创新架构，为向量数据库的高效应用提供了可靠解决方案，助力AI与大数据技术的融合。