稀疏向量有什么用，跟稠密向量油什么区别

数据向量化是为了实现高效的文档检索，将原始的文本数据转化为数值向量的过程。其目的是将文本数据映射到低维向量空间，使语义相似的文本距离较近，不相似的较远。但这一过程会导致一定程度的信息损失，因为文本的复杂性和多样性难以用有限向量完全表达，可能忽略细节和特征，影响文档检索准确性。 在语义搜索中，根据用户问题从文档集合中检索语义最相关的文档，主流方法是基于数据向量化结果，利用向量空间中的距离或相似度度量语义相似度，但存在局限性，如不能完全反映真实语义相似度，向量空间中的噪声和异常值会干扰结果，导致准确率无法 100%保证。 在计算机科学和数据分析中，向量常被用作表示数据点的方式，是一个数值列表或数组，每个数值代表数据点的一个特征。多维数据运算常以矩阵形式进行，矩阵乘法是基本操作。归一化是数据预处理的关键技术，用于调整数值数据范围，常用方法有最小最大缩放和 Z 得分标准化。 在向量数据库中，当用户输入查询时，如“激动人心的科幻冒险”，会转换成一个向量，例如，表示对不同元素的偏好程度。向量数据库存放的是词在不同维度上的相对位置，数据的存储和检索与传统 Excel 和关系数据库有很大不同。关于文字如何转换成向量，实际的向量结构会很复杂。

以下是关于以图片为主的 PDF 文件向量化的本地大模型的相关信息： RAG 技术： 利用大模型的能力搭建知识库是 RAG 技术的应用。大模型训练数据有截止日期，当需要依靠不在训练集中的数据时，可通过检索增强生成 RAG 技术实现。RAG 应用包括 5 个过程： 1. 文档加载：从多种来源加载文档，如包括 PDF 在内的非结构化数据、SQL 在内的结构化数据以及代码等。 2. 文本分割：把文档切分为指定大小的块。 3. 存储：包括将切分好的文档块嵌入转换成向量形式，并将向量数据存储到向量数据库。 4. 检索：通过检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 5. 输出：把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM，生成更合理的答案。 PDF 翻译的 AI 产品： 1. DeepL（网站）：，点击页面「翻译文件」按钮，上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件。 2. 沉浸式翻译（浏览器插件）：，安装插件后，点击插件底部「更多」按钮，选择相关翻译选项。 3. Calibre（电子书管理应用）：，下载安装并安装翻译插件「Ebook Translator」。 4. 谷歌翻译（网页）：，使用工具把 PDF 转成 Word，再点击谷歌翻译「Document」按钮上传 Word 文档。 5. 百度翻译（网页）：，点击导航栏「文件翻译」，上传多种格式文件，支持选择领域和导出格式。 6. 彩云小译（App）：下载后点击「文档翻译」，可导入多种格式文档，但有免费次数限制且进阶功能需付费。 7. 微信读书（App）：下载 App 后将 PDF 文档添加到书架，打开并点击页面上方「切换成电子书」，轻触屏幕唤出翻译按钮。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

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。

向量数据库是大语言模型从工具走向生产力实践中热门的 RAG 方式所必备的基础设施。 RAG 能够从海量文本数据中检索相关信息并生成高质量文本输出，而向量数据库在其中发挥着重要作用。 目前市面上的向量数据库众多，操作方式无统一标准。本文将基于 LangChain 提供的 VectorStore 类中的统一操作方法，以 chroma 向量数据库作为示例，从最为基础的 CRUD 入手介绍其使用方法。 向量数据库的工作原理如下： 如果是文本，会通过模型转换成向量对象，对象存入数据库中再去使用。传统数据库以表格形式存储简单数据，向量数据库处理的是复杂的向量数据，并使用独特方法进行搜索。常规数据库搜索精确匹配数据，向量数据库则使用特定相似性度量寻找最接近匹配，使用特殊的近似近邻（ANN）搜索技术，包括散列搜索和基于图的搜索等方法。 要理解向量数据库的工作原理及其与传统关系数据库（如 SQL）的不同，必须先理解嵌入的概念。非结构化数据（如文本、图像和音频）缺乏预定义格式，给传统数据库带来挑战。为在人工智能和机器学习应用中利用这些数据，需使用嵌入技术将其转换为数字表示，嵌入就像给每个项目赋予独特代码，以捕捉其含义或本质。

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。

在本地安装大模型时，4060 显卡和 4060TI 显卡主要有以下区别： 显存方面：显存是选择显卡的重要因素。4060 显卡的显存通常小于 4060TI 显卡。对于一些对显存要求较高的任务，如生成更大分辨率的超清图片、使用更高的参数进行 Dream booth 微调等，4060TI 显卡的大显存更具优势。 生成速度方面：4060TI 显卡的速度比 4060 显卡快。但在某些情况下，如果显存不足导致无法执行任务，速度稍慢就显得不那么重要了。 总体而言，在预算允许的情况下，16GB 的 4060TI 显卡由于其较大的显存，可以执行更多样的 AI 生成任务。但如果预算有限，4060 显卡也是一个可行的选择。

生成式 AI（Generative AI）是一种能够生成新内容的人工智能技术，比如文本、图像、音乐等。其工作原理是通过大规模的数据集训练深度神经网络模型，学习各种数据的规律和特征，实现对输入数据的分析、理解和生成。目前典型的生成式 AI 包括 OpenAI 推出的语言模型 ChatGPT、GPT4、图像模型 DALLE 以及百度推出的文心一言、阿里云推出的通义千问等。 AIGC（人工智能生成内容）指利用生成式 AI 创建的内容，如图像、视频、音频、文本和三维模型。AIGC 是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式，在内容创作、广告、媒体等领域有着广泛的应用。 生成式 AI 和 AIGC 的联系在于：AIGC 实际上是生成式 AI 的应用结果。 区别在于：生成式 AI 侧重于技术本身，强调生成新内容的能力；AIGC 侧重于生成的内容，是生成式 AI 所产生的具体成果。

开启 Remix 按钮对于 Midjourney Vary Region 来说具有重要作用： 放大并点击 后，能保留提示中确定画布总体构图的部分，尽量保留更多内容，若细节未显示可能是内存问题，可编辑提示删除不必要细节以腾出空间添加新细节。 可以编辑提示，将细节添加到提示中，并用至少 5 7 个词进行详细描述。 能通过将基本图像用作 sref 来加强添加部分的风格（视觉美学），右键单击放大后的图像中心，从下拉菜单中选择复制链接，将该链接添加为 sref。 而不开启 Remix 按钮可能会限制上述功能的实现。同时，在 Midjourney 的 cref 相关操作中，使用 /settings 确保处于 模式并且 Remix 设置为打开，能进行一系列面部更改等操作。若某些部分看起来怪异或破碎，如头部朝后或图像被奇怪裁剪，可尝试将 stylize 增加到 800 1000，也可将 cw 同时降低到低于 100 的值。

AI 模型和 AI 大模型的区别主要体现在以下几个方面： 1. 运作逻辑：AI 模型中的语音技能 NLU 通常是通过一系列规则、分词策略等训练而成，其运作逻辑规律可观测，具有 ifelse 式的逻辑性。而 AI 大模型是凭借海量的数据，在向量空间中学习知识的关联性形成的，运作逻辑难以观测，脱离了 ifelse 的层面。 2. 处理能力：对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不属于大语言模型。大语言模型的处理任务多样，如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解，包括上下文理解、情感分析、文本分类等，而不仅限于生成。 3. 技术原理：2017 年 6 月，谷歌团队发表的论文《Attention is All You Need》首次提出了 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制处理序列数据，比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。Transformer 模型在大模型中起到关键作用。

Claude 3.5 的免费模型和付费模型主要有以下区别： 1. 功能与性能：付费的 Opus 模型在某些方面可能具有更强大的功能和更出色的性能。 2. 访问权限：所有新用户有 14 天的 Pro 试用期，可访问所有 Pro 功能。14 天后未升级的用户将恢复为 Hobby 计划。 3. 快速请求：默认情况下，服务器会尝试给所有用户快速的高级模型请求，但高峰期时，用完快速高级积分的用户可能会被移到慢速池等待。若不想等待，可在设置页面添加更多请求。 4. 对话轮次：免费版本每小时的对话轮次有限制。 5. 费用：Pro 版本每月 20 美刀。 6. 注册要求：注册需要海外手机号。 7. 模型种类：免费用户可用 Claude 3 Sonnet 模型，订阅后可用 Opus 模型。

ChatGPT 免费的模型（如 GPT3.5）和付费的模型（如 GPT4o 的 PLUS 套餐）主要有以下区别： 1. 知识更新时间：ChatGPT 3.5 的知识更新到 2022 年 1 月，ChatGPT 4o 的知识更新到 2023 年 10 月，而 ChatGPT 4 更新到 2023 年 12 月。 2. 智能程度：GPT3.5 的智能程度明显低于 GPT4o。 3. 功能：GPT3.5 无法使用 DALL.E3（AI 画图功能）、GPTs 商店和高级数据分析等插件。 4. 费用：想要使用更多功能更智能的 GPT4o 需要升级到 PLUS 套餐，收费标准是 20 美金一个月。GPT4 还有团队版企业版，费用更贵，一般推荐使用 PLUS 套餐即可。 此外，ChatGPT 4o 发布后，虽称可免费体验，但免费体验次数很有限。