向量数据库

稀疏向量和稠密向量在多个领域都有重要的应用，它们的主要区别在于元素的分布和存储方式。 稀疏向量中，大部分元素的值为零或为空，只有少数元素具有非零值。其主要用途包括： 1. 在处理大规模数据时，能够节省存储空间和计算资源，例如在自然语言处理中处理高维的词向量。 2. 对于具有稀疏特征的数据，能够更有效地表示和处理，比如在推荐系统中用户的兴趣特征。 稠密向量则是大多数元素都具有非零值。其特点和适用场景包括： 1. 更适合表示数据特征分布较为均匀的情况。 2. 在一些需要精确计算和密集运算的场景中表现较好，例如图像识别中的像素特征向量。 总的来说，选择使用稀疏向量还是稠密向量取决于具体的应用场景和数据特点。

支持向量机（SVM）是一种重要的机器学习算法。 在深度学习的发展历程中，尽管取得了一些进展，但在特定时期，如人工智能寒冬期间，用于神经网络研究的资金很少，人工智能领域发展受到一定限制。在此期间，Cortes 和 Vapnik 于 1995 年开发的支持向量机表现突出，使得一些重要进展如 Hochreiter 和 Schmidhuber 在 1997 年为递归神经网络开发的长短期记忆（LSTM）被忽视。后来随着计算机性能提升，神经网络逐渐与支持向量机相竞争，且在相同数据量下能获得更好结果，同时神经网络在有更多训练数据时会持续改进。 在算法学习中，支持向量机属于强学习器。强学习器通常具有高准确率，能很好地泛化到新数据上，例如深度神经网络或支持向量机，能够捕捉数据中的复杂模式。而弱学习器准确率仅略高于随机猜测，通常是简单的模型，如决策树桩。

向量数据库高效储存指的是专门用于存储高维向量，以实现快速准确的相似性搜索。在人工智能领域，尤其是自然语言处理和计算机视觉等方面，模型会生成并处理大量高维向量，传统数据库难以有效应对，向量数据库则为这些应用提供了高度优化的环境。 例如，像 GPT3 这样的大型语言模型，有 1750 亿个参数，会产生大量向量化数据，传统数据库很难有效处理，而向量数据库能够有效地管理和查询这些向量。 从系统角度看，预处理管道中向量数据库至关重要，负责高效存储、比较和检索多达数十亿的嵌入（即向量）。市场上常见的选择如 Pinecone，完全由云托管，容易上手，具备大型企业在生产中所需的多种功能。同时，还有 Weaviate、Vespa 和 Qdrant 等开源系统，通常具有出色的单节点性能，可针对特定应用定制；Chroma 和 Faiss 等本地向量管理库，有丰富的开发人员经验，便于启动小型应用程序和开发实验；pgvector 之类的 OLTP 扩展，对于特定开发人员和企业也是一种解决方案。 向量存储是用于存储和检索文本嵌入向量的工具，这些向量是文本数据的数值表示，能让计算机理解和处理自然语言。其主要功能包括高效存储大量文本向量、快速检索相似文本向量以及支持复杂的查询操作，如范围搜索和最近邻搜索。

向量数据库的高效存储与内存有着密切的关系。 在生成式人工智能领域，通过扩展上下文窗口，模型能够处理更大量的文本并更好地保持上下文，但仅扩展上下文窗口并不能充分改善内存，因为推理的成本和时间与提示的长度呈准线性甚至二次方关系。此时，检索机制就显得尤为重要，它通过与提示相关的上下文数据增强和完善 LLM 的原始训练语料库。向量数据库（例如 Pinecone）已成为高效检索相关信息的事实标准，并作为 LLM 的内存层，使模型更容易快速准确地搜索和引用海量信息中的正确数据。 向量数据库专门用于存储高维向量，以实现快速准确的相似性搜索。由于人工智能模型，尤其是自然语言处理和计算机视觉领域的模型会生成并处理这些向量，所以对高效存储和检索系统的需求变得至关重要。像 GPT3 这样的大型语言模型，因其处理的数据量和复杂性，产生了大量向量化数据，传统数据库难以有效处理，所以基于 GPT3 和类似模型构建的应用在很大程度上依赖于向量数据库来有效地管理和查询这些向量。 例如，Marqo 向量数据库具有嵌入式存储在内存中的 HNSW 索引，实现了最先进的搜索速度，还能利用横向索引分片将规模扩大到亿级文档索引，支持异步和非阻塞数据上传和搜索，使用来自 PyTorch、Huggingface、OpenAI 等公司的最新机器学习模型，可从预先配置的模型开始或自带模型，内置 ONNX 支持和转换功能，可实现更快的推理和更高的吞吐量，并支持 CPU 和 GPU。

以下是一些好用的向量库： Chroma：本地向量管理库，拥有丰富的开发人员经验，易于启动小型应用程序和开发实验。 FAISS：本地向量存储，是使用量较大的向量库之一。 Qdrant：本地向量存储，进入了使用量前 5 名。 DocArray：本地向量存储。 Pinecone：托管的向量存储，是使用量最大的托管向量存储之一。 Weaviate：开源向量数据库，具有出色的单节点性能，受到经验丰富的 AI 团队欢迎。 Vespa：开源向量数据库。 pgvector：OLTP 扩展，对于特定应用场景有一定优势。 这些向量库各有特点，你可以根据自己的需求和使用场景选择适合的向量库。例如，如果你需要云托管且易于上手的向量库，可以选择 Pinecone；如果你喜欢构建定制平台，可以考虑 Weaviate、Vespa 等开源系统；如果你需要针对特定应用进行定制，可以选择 Qdrant 等。同时，不同的向量库在性能、功能和扩展性等方面也可能存在差异，你可以进一步了解它们的特点和优势，以便做出更合适的选择。

向量模型是一种用于处理高维向量数据的数学模型，它可以用于自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、推荐系统等领域。向量模型的核心思想是将文本、图像、视频等非结构化数据转换为高维向量，以便于进行机器学习和数据分析。 向量模型的优点是可以有效地处理高维数据，并且可以通过使用深度学习技术来提高模型的性能。向量模型的缺点是计算复杂度较高，并且需要大量的训练数据来提高模型的准确性。 在 NLP 中，向量模型通常用于将文本数据转换为高维向量，以便于进行机器学习和数据分析。向量模型的一个典型例子是 Word2Vec，它是一种基于神经网络的向量模型，可以将文本数据转换为高维向量。 在 CV 中，向量模型通常用于将图像数据转换为高维向量，以便于进行机器学习和数据分析。向量模型的一个典型例子是卷积神经网络（CNN），它是一种基于神经网络的向量模型，可以将图像数据转换为高维向量。 在推荐系统中，向量模型通常用于将用户和物品的特征转换为高维向量，以便于进行机器学习和数据分析。向量模型的一个典型例子是协同过滤（CF），它是一种基于向量模型的推荐算法，可以将用户和物品的特征转换为高维向量。 总的来说，向量模型是一种非常有用的工具，可以用于处理高维数据，并且可以通过使用深度学习技术来提高模型的性能。

在 Coze 的 prompt 中调用数据库可以参考以下步骤： 1. 基础框架： 本 bot 由提示词、数据库和工作流三部分构成。提示词使用结构化框架，要求大模型根据不同行为调用不同工作流。数据库用于记录不同用户历史记账记录，工作流中会用到。 2. 工作流： 增加记账记录 add_accounting_record： 开始：定义一个{{prompt}}，把用户在 bot 输入的记账内容传入进来。 大模型：任务简单，使用任意模型均可，无需调整参数。输入定义了{{input}}引用开始节点的 prompt 参数。提示词让大模型拆解用户输入内容，识别【记账事项】、【发生时间】、【变动金额】，并分别赋值到{{item}}、{{occurrence_time}}、{{balance_change}}。输出定义了相应的{{item}}、{{occurrence_time}}、{{balance_change}}。 数据库——插入记账记录：输入定义了{{item}}、{{occurrence_time}}、{{balance_change}}，用于接收大模型节点输出传入的内容。SQL 命令中，因数据库存入金额最小单位是分，所以当用户输入花费金额时，需乘以 100 存储。 3. 使用数据表： 用户通过自然语言与 Bot 交互来插入或查询数据库中的数据。Bot 会根据用户输入自动创建新记录并存储，也可根据用户查询条件检索数据返回。 在 Prompt 中添加并使用数据表时： 明确说明要执行的操作和涉及的字段，包括字段使用说明，以使大语言模型更准确执行操作。 在数据库功能区域添加要操作的数据表。 在调试区域进行测试，可单击调试区域右上方的已存数据查看数据表中的数据。

以下是关于您提出的问题的回答： 国内各个大模型的区别： 北京企业机构： 百度（文心一言）：https://wenxin.baidu.com 抖音（云雀大模型）：https://www.doubao.com 智谱 AI（GLM 大模型）：https://chatglm.cn 中科院（紫东太初大模型）：https://xihe.mindspore.cn 百川智能（百川大模型）：https://www.baichuanai.com/ 上海企业机构： 商汤（日日新大模型）：https://www.sensetime.com/ MiniMax（ABAB 大模型）：https://api.minimax.chat 上海人工智能实验室（书生通用大模型）：https://internai.org.cn 在聊天状态下能生成 Markdown 格式的有智谱清言、商量 Sensechat；目前不能进行自然语言交流的有昇思（可以对文本进行是否由 AI 生成的检测，类似论文查重，准确度不错）；受限制使用的有 MiniMax（无法对生成的文本进行复制输出，且只有 15 元的预充值额度进行体验，完成企业认证后可以进行充值）。特色功能方面，昇思可以生图，MiniMax 可以语音合成。 关于好用的搜索 AI 工具：目前没有明确的权威资料推荐特定的搜索 AI 工具。但需要指出的是，中国大模型在数据方面存在一些问题。在人工智能领域，数据质量至关重要。虽然 OpenAI 训练大模型所用的中文数据也源自中国的互联网平台，但他们在数据处理上更加精细，类似于将粗糙的原石打磨成璀璨的钻石。而在中国，高质量的数据处理服务相对稀缺，国内大模型主要以中文数据为基础，但中文互联网数据的质量普遍被认为相对较低。这导致在 IT 从业者搜索专业信息时，往往会首选 Google、arXiv 或 Bing 等国际平台，而不是国内的搜索引擎。

如果要创建一个类似我的 AI ，以下是从数据库到后端到前端可能用到的技术栈： 前端：推荐使用 React.js 或 Vue.js 框架，它们适合构建动态的用户界面，且有丰富的组件库支持多媒体内容展示。 后端：采用 Node.js 加上 Express.js ，能使用 JavaScript 同时开发前端和后端，简化开发过程，Node.js 的非阻塞 IO 特性适合处理实时通讯需求。 数据库：选择 MongoDB ，对于可能需要存储的文档形式数据（如离谱生物档案和相关事件），它在存储此类灵活数据方面表现良好。 语音处理：可以考虑使用 Google Cloud SpeechtoText 和 TexttoSpeech API 来实现语音与文本的相互转换，以支持语音对话。

以下是关于 Cow 接不上 coze 数据库的可能解决方法： 1. 服务器设置方面： 点击“Docker”中的“编排模板”中的“添加”按钮。 备注说明版和无备注干净版的操作有所不同。 将编译好的内容复制进来。 在“容器编排”中“添加容器编排”，选择在“编排模板”里创建的“coze2openai”。提示运行成功，如果无法正常启动，请看文档后面的“常见问题”。 2. 直接调用大模型方面： 当在 COW 中直接调用千问的某一个大模型时，只需要更改 key 和 model 即可。以调用“qwenmax”模型为例，在/root/chatgptonwechat/文件夹下，打开 config.json 文件，需要更改"model"，和添加"dashscope_api_key"。获取 key 的方式有视频教程和图文教程。注意需要“实名认证”后，这些 key 才可以正常使用，如果对话出现“Access to mode denied.Please make sure you are eligible for using the model.”的报错，那说明没有实名认证，可点击去，或查看自己是否已认证。 3. 安装并接入 cow 方面： 回到宝塔，打开【终端】。 依次粘贴并回车：cd /root ；git clone https://github.com/zhayujie/chatgptonwechat 。出现下方的样子，就是成功了。如果失败，或者没反应，刷新一下，重新再试一次。 继续依次输入：cd chatgptonwechat/ ；pip install r requirements.txt ；pip install r requirementsoptional.txt 。 到“文件”菜单中执行，点击文件找到 root，进入 root 文件夹，找到 chatgptonwechat 文件夹，并进入。 点击文件夹上方功能栏中的【终端】（注意，不是左侧一级菜单里的终端，是文件夹上方那一行的终端电脑）。 粘贴并回车：cp configtemplate.json config.json ，刷新页面。在当前目录下，找到 config.json 文件。删除文件里的所有代码，复制提供的代码粘贴到文件里。