...家范力欣:基于内容严谨的数据库查询和校验,可防范大模型“幻觉”

实际上,包含两个数据库:第一个是事实材料库,也称为背景库,它用于查询和联合校验。第二个数据库是面向服务端客服的问答库。这个问答库原本是一问一答的模式,现在已经发展为多问一答的模式。NBD:校验的过程由模型完成,还是由人工完成?模型在校验过程中会不会出现“幻觉”?范力欣:大模型校验。但最终会由人工审...

大模型时代数据库技术创新

在大模型时代,数据库这个领域当前最红的就是向量数据库,以及通过大模型加持的各种智能运维能力,比如百度智能云的DBSC。DBSC是数据库智能驾驶舱的英文缩写,我们取名叫数据库智能驾驶舱,寓意就是像给数据库也和电车一样有一个智能驾驶舱的能力,实现一定程度的自动化,改善体验,降低门槛。其实AI和数据库结合是老...

...可以支持十一种数据模型,包含了Elastic提供的搜索引擎、Snow...

大模型基础服务平台(含语料仓库、模型仓库、应用仓库等)、星环知识库(含星环自研的向量数据库、图数据库、搜索引擎、时序数据库、文件系统等)以及知识应用,能够赋能各行业的客户进行语料的构建、知识库的建设、大模型的训练和微调及基于大模型的应用构建。

基础模型、长文本、数据库、应用落地……一篇文章读懂今天大模型...

Zilliz是一家致力于开发用于AI应用的非结构化数据平台的公司,是全球最流行的开源向量数据库Milvus的创造者,被广泛应用于如图片分析、视频分析、语音分析、自然语言处理(NLP)、自动驾驶和AIoT等。Milvus被全球超过5000家企业使用,累计下载安装量超过20M。2023年,Zilliz又推出了基于Milvus的云原生服务...

大模型加持下的 AIOps 业务场景实践有哪些新“解法”?

在这方面,阿里云的实施经验主要是结合追踪(trace)内容,构建端到端的追踪点。从用户的单次请求开始,到访问的网关、后端接口,再到应用部署的服务器或机器资源,端到端地构建整个请求过程。然后基于这样一个确定性的追踪链路和拓扑,构建根因诊断的能力。张瀚元:数据是我们所有AI应用、包括AIOps和大模型的基石。

国产数据库风口再起!对话镜舟科技CEO孙文现:大模型将为决策链路...

孙文现还提到,未来,如果存储介质成本极低,原始数据全部直接按照列存和行存的方式存在存储介质里,且大模型训练速度极快,可任意回溯,当这些条件都满足后,数据库可能就不需要存在了(www.e993.com)2024年11月10日。“但当这些条件一一实现的时候,AI也许就能统筹世界了。”但不可否认的是,大模型的浪潮给数据库厂商带来了一波红利,镜舟科技的用户和...

大模型安全|RAG精确应对大模型敏感问题知识幻觉难题

数据准备一般是一个离线的过程,主要是将私域数据向量化后构建索引并存入数据库的过程。主要包括:数据提取、文本分割、向量化、数据入库等环节。在应用阶段,将根据用户的提问,通过高效的检索方法,召回与提问最相关的知识,并融入Prompt;大模型参考当前提问和相关知识,生成相应的答案。关键环节包括:数据检索、注入Prompt等。

蒋徐鑫|人工智能模型中数据泄露的法律风险防范

数据泄露对人工智能模型的主要表现数据泄露是指个人或组织的私有或机密信息被有意或无意地泄露到危险环境中。这种情况往往与黑客入侵、有组织犯罪、政治运动或国际竞争有关。当然,它也可能由于员工的疏忽、违规使用或不当处理数据信息而导致。数据泄露事件意味着个人信息、商业机密或其他敏感数据被未经授权的获取或公开...

DB 大咖对话 | 数据要素与人工智能对我国数据库技术和产业的影响

江晶:数据库领域正在紧跟大模型技术,尤其在人工智能对数据库本身的研究和研发方面,我认为可以快速落地的几个方面包括:自动实时动态调整数据库参数、人机交互方式的优化、SQL写法和执行计划的内部调整,以及查询优化器的智能化构建。这些方向将减少对时效性和人为要求的依赖,提高数据库的性能和用户体验。

人工智能行业专题报告:从RNN到ChatGPT,大模型的发展与应用

机器翻译的数据集是由源语言和目标语言的文本序列对组成,其输入和输出都是长度可变的序列。编码器-解码器(encoder-decoder)架构正是为了处理这种类型的输入和输出而设计的,是形成不同序列转换模型的基础,对语言模型的后续发展也起到了重要的作用。编码器-解码器架构主要由编码器(encoder)和解码器(decoder)两个...