从DTCC2013到2024--11年数据库之旅:2013至2015篇
2022:《用最少的代码量取得最大程度的性能提升---PostgreSQL内核深度优化》,逆向Oracle,增强PG,介绍体系结构+数据库方向。2023:《现代处理器之上的数据库》,体系结构+数据库。2024:《为什么大型数据库需要共享池》,逆向Oracle,和体系结构+数据库融合后成果。这里面有不少有意思的东东。SACC2015的《去IOE...
百万token上下文窗口也杀不死向量数据库?CPU笑了
Variety(多样性):现实世界的用例不仅涉及非结构化数据,还包括各种结构化数据,它们可能不容易被LLM捕获用来训练;而且企业场景中往往知识是需要实时变化的。相反,RAG因为得益于其关键结构之一的向量数据库,反倒是可以较好地规避上述的“4V”缺陷。向量数据库让大模型能够快速有效地检索和处理大量的向量数据,从而增强了模...
深入剖析向量数据库:技术基础、应用实例与面临难题
向量数据库的核心技术之一是将数据转化为向量形式,并使用索引结构对向量数据进行存储和查询。其中,倒排索引是最常用的索引结构之一,它将文档标识符与文档中的单词标识符建立映射关系,从而实现对文档的快速检索。在向量数据库中,倒排索引被用来将向量空间中的点映射到对应的文档标识符上。向量数据的相似性匹配与检索在...
发布13 年的苹果 iCloud,如何实现存储数十亿个数据库还不卡顿的?
记录层(RecordLayer)是一个JavaAPI,它在FoundationDB的基础上提供了一个面向记录的存储,(非常)大致相当于一个简单的关系数据库,具有以下特点:结构化类型--记录以protobuf(协议缓冲区)消息的形式定义和存储。protobuf最早是由谷歌设计的。索引--记录层支持各种不同的索引类型,包括值索引(大多数数据库提供...
探索向量数据库:技术原理、应用场景与挑战解析
向量数据的索引与存储向量数据库的核心技术之一是将数据转化为向量形式,并使用索引结构对向量数据进行存储和查询。其中,倒排索引是最常用的索引结构之一,它将文档标识符与文档中的单词标识符建立映射关系,从而实现对文档的快速检索。在向量数据库中,倒排索引被用来将向量空间中的点映射到对应的文档标识符上。向量...
今年向量数据库“杀疯了”,但纯向量数据库“凉”了?| 盘点
6月15日,星环科技分布式向量数据库TranswarpHippo正式发布(www.e993.com)2024年9月8日。6月30日,九章云极DataCanvas将DingoDB升级为多模向量数据库,并已于去年开源。7月4日,腾讯云发布AI原生向量数据库。9月19日,Fabarta正式发布ArcNeural多模态智能引擎,支持图、向量和AI推理的一体化融合。
探索向量数据库:技术、应用与挑战
向量数据库的核心技术之一是将数据转化为向量形式,并使用索引结构对向量数据进行存储和查询。其中,倒排索引是最常用的索引结构之一,它将文档标识符与文档中的单词标识符建立映射关系,从而实现对文档的快速检索。在向量数据库中,倒排索引被用来将向量空间中的点映射到对应的文档标识符上。
ChatGPT真能记住你的话吗?DeepMind与开源大佬揭示LLM记忆之谜
不同系列的模型之间差异比较显著。比如7B参数的Mistral相比Falcon,有将近10倍的概率原样吐出训练数据。但可能的原因有很多,既能解释为模型记忆能力的差距,也能归因于为辅助数据集的偏差。有趣的是,如果prompt的要求是一直持续输出某个单词,有些单词更有可能触发模型吐出训练数据。
ChatGPT真能记住你的话吗?
不同系列的模型之间的差异比较显著。比如7B参数的Mistral相比Falcon,有将近10倍的概率会原样吐出训练数据。但可能的原因有很多,既能解释为模型记忆能力的差距,也能归因于辅助数据集的偏差。有趣的是,如果prompt的要求是一直持续输出某个单词,有些单词更有可能触发模型吐出训练数据。
向量数据库简介和5个常用的开源项目介绍
点击上方“DeephubImba”,关注公众号,好文章不错过!在人工智能领域,有大量的数据需要有效的处理。随着我们对人工智能应用,如图像识别、语音搜索或推荐引擎的深入研究,数据的性质变得更加复杂。这就是向量数据库发挥作用的地方。与存储标量值的传统数据库不同,向量数据