28.03.2023 Экспертиза, Искусственный интеллектВекторные базы данных появились на сцене несколько лет назад, чтобы помочь в работе новой породы поисковых систем, основанных не на ключевых словах, а на нейронных сетях. Но теперь векторные базы данных играют новую роль, помогая организациям развертывать чатботы и другие приложения, основанные на больших языковых моделях (LLM), сообщает портал Datanami. Векторная база данных — это новый тип базы данных, который становится популярным в мире машинного обучения и искусственного интеллекта. Такие базы отличаются от традиционных реляционных баз данных, таких как PostgreSQL, которые изначально были разработаны для хранения табличных данных в строках и столбцах. Они также существенно отличаются от более новых баз данных NoSQL, таких как MongoDB, которые хранят данные в виде документов JSON. Это связано с тем, что векторная база данных предназначена для хранения и получения одного конкретного типа данных: векторных представлений (vector embeddings). Векторы, конечно же, это числовые массивы, которые отображают различные характеристики объекта. Будучи результатом обучения в процессе МО, векторные представления являются дистиллированными репрезентациями данных обучения. По сути, они являются фильтром, через который пропускаются новые данные во время части процесса МО, связанного с выводами. Первым крупным примером использования векторных баз данных стало их использование в поисковых системах нового поколения, а также в производственных рекомендательных системах. Например, компания ...
читать далее.
