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2024年，百万上下文依然没有杀死RAG

当大模型从实验室走向工厂车间、企业办公楼、教育课堂、金融后台、数据中心机房的那一刻，它需要的不止是语言理解与生成能力，还需要“读懂”企业内部海量而更新频繁的数据资源。

rag 向量万榕 2024-12-23 14:39 2

国家知识产权局信息显示，北京长河数智科技有限责任公司申请一项名为“一种基于大语言模型及向量库构建知识图谱的方法”的专利，公开号 CN 119129722 A，申请日期为 2024年8月。

数据库即用来组织、存储和管理数据的仓库，允许用户和程序以各种方式访问和处理数据。数据库的设计旨在管理大量信息，同时支持快速访问、高效查询、可靠的事务处理和并发访问。

最近，我们——来自IBM研究中心的团队——需要在Milvus向量存储中使用混合搜索技术。因为我们已经在使用LangChain框架，所以我们决定一鼓作气贡献出在langchain-milvus中启用这一功能所需的一切。其中包括通过langchain接口支持稀疏嵌

向量检索技术正在成为RAG智能问答的“隐形功臣”，让很多企业/专业领域繁复庞大的知识库真正“活起来”，而作为产品经理，理解他的“有效”和“有限性”，能真正地将这个检索技术为产品所用。

rag 向量 rag实践 2024-12-13 11:10 1

在人工智能领域，一场静悄悄的革命正在发生。曾几何时，大数据训练被视为提升AI智能的关键路径，但如今，这一方法的潜力似乎已触及天花板。ChatGPT背后的核心人物Ilya Sutskever在最近的一次采访中直言不讳，指出通过扩大预训练规模来提升AI性能的做法已

“如果说算力是火箭的机体，那么算法是控制系统，数据是燃料，虽然每一轮计算机技术的革命都是从硬件开始，然后是算法的进步，但数据才是最核心、最有价值的资源。”“未来这个赛道，将跑出估值至少百亿美金的公司。”

在ChatGPT等自然语言大模型之前，市场面的“原生”向量数据库屈指可数，如Pinecone、Milvus、Zilliz等，且大多以开源的形式谋求发展。

译自 Pinecone Revamps Retrieval Capabilities for Its Vector Database Platform，作者 Jelani Harper。

实际上，有效的信息检索系统既需要语义理解，也需要精确的关键词匹配。例如，用户期望搜索结果显示与其搜索查询相关的概念，同时也要尊重查询中使用的文字，例如特殊术语和名称，并返回精确匹配的结果。

近日，国际知名市场研究机构IDC发布了《RAG与向量数据库市场前景预测》报告，分析了检索增强生成（RAG）和向量数据库市场的发展趋势和技术走向。报告中提到，生成式AI的大规模应用使向量数据库成为重要的基础设施，满足企业在知识管理、内容生成和智能搜索等方面的需求

rag 向量 idc 2024-11-30 12:54 2

这一天，OpenAI ChatGPT 发布了一个名叫 chatgpt-retrieval-plugin 的插件功能。而在官方 plugin 给出的标准案例中，OpenAI 专门提到，向量数据库是大模型产品形成长期记忆一个必不可少的组件。

随着人工智能（AI）应用日益先进，管理海量复杂数据变得至关重要。向量数据库专为高维数据而设计，已成为组织寻求最大化其AI计划价值的关键工具。通过实现高效的相似性搜索，这些数据库允许公司基于含义和上下文而非仅基于关键字匹配来检索信息。这种能力对于推荐引擎、欺诈检

在当今数据生成量呈指数级增长的时代，组织必须有效地利用这些丰富的信息来保持其竞争优势。有效地搜索和分析客户数据（例如确定用户对电影推荐或情感分析的偏好），在推动明智决策和增强用户体验方面发挥着至关重要的作用。例如，流媒体服务可以采用向量搜索来推荐适合个人观看历