请解释一下langchain和RAG的关系？

RAG（RetrievalAugmented Generation）即检索增强生成，是一种结合检索和生成能力的自然语言处理架构。其旨在为大语言模型（LLM）提供额外的、来自外部知识源的信息。简单来说，就是通过检索的模式，为大语言模型的生成提供帮助，从而使大模型生成的答案更符合要求。 因为利用大模型的能力搭建知识库本身就是一个 RAG 技术的应用，所以在进行本地知识库的搭建实操之前，需要先对 RAG 有大概的了解。 我们都知道大模型的训练数据是有截止日期的，那当我们需要依靠不包含在大模型训练集中的数据时，实现这一点的主要方法就是通过检索增强生成 RAG。在这个过程中，首先检索外部数据，然后在生成步骤中将这些数据传递给 LLM。 一个 RAG 的应用可以抽象为以下 5 个过程： 1. 文档加载（Document Loading）：从多种不同来源加载文档。LangChain 提供了 100 多种不同的文档加载器，包括 PDF 在内的非结构化的数据、SQL 在内的结构化的数据，以及 Python、Java 之类的代码等。 2. 文本分割（Splitting）：文本分割器把 Documents 切分为指定大小的块，称为“文档块”或者“文档片”。 3. 存储（Storage）：存储涉及到两个环节，分别是： 将切分好的文档块进行嵌入（Embedding）转换成向量的形式。 将 Embedding 后的向量数据存储到向量数据库。 4. 检索（Retrieval）：一旦数据进入向量数据库，通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架，它提供了一系列的工具和组件，使得开发人员能够更容易地使用大型语言模型（LLM）来创建各种应用程序。RAG 能够为 LLM 提供来自外部知识源的附加信息，使得 LLM 在应对下游任务时能够生成更精确和上下文相关的答案，并减少 LLM 的幻觉现象。LangChain 和 RAG 之间的关系可以概括为：LangChain 的设计主张集中在模块化组件上，这些组件提供用于使用 LLM 的行为抽象，并为每个抽象提供实现的集合，从而允许开发人员构造新链或实现现成的链。

RAG 技术实现的原理步骤主要包括以下几个方面： 1. 理解问题：AI 模型首先需要理解用户的提问或指令。 2. 文档加载：从多种不同来源加载文档，如包括 PDF 在内的非结构化数据、SQL 在内的结构化数据，以及 Python、Java 之类的代码等。 3. 文本分割：文本分割器把 Documents 切分为指定大小的块，称为“文档块”或者“文档片”。 4. 存储： 将切分好的文档块进行嵌入转换成向量的形式。 将 Embedding 后的向量数据存储到向量数据库。 5. 检索：通过某种检索算法从向量数据库中找到与输入问题相似的嵌入片。 6. 检索相关知识：AI 模型根据对问题的理解，从外部知识库中检索相关的信息。 7. 整合知识与推理：AI 模型将检索到的知识与自身的推理能力相结合，生成最终的答案或内容。 例如，在医疗领域，RAG 技术可以帮助医疗 AI 助手获取最新的医学知识和临床案例，从而提高其诊断和治疗建议的准确性。但需要注意的是，在将大型文档转换为可检索内容的过程中，如文档解析和文本切分、嵌入向量生成等步骤，每一步都可能导致信息损失，复合损失会显著影响 RAG 响应的效果。

RAG（RetrievalAugmented Generation，检索增强生成）是一种自然语言处理技术，主要用于提高语言模型的效果和准确性。其原理包括以下几个方面： 1. 由于大模型的训练数据有截止日期，当需要依靠不在训练集中的数据时，RAG发挥作用。 2. 过程包括文档加载，从多种来源加载包括非结构化、结构化和代码等不同类型的文档。 3. 进行文本分割，把文档切分为指定大小的块。 4. 涉及存储环节，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。 5. 通过某种检索算法从向量数据库中检索出与输入问题相似的嵌入片。 6. 结合了检索和生成两种主要的自然语言处理方法。 检索部分从大量文本数据中检索出与输入问题最相关的信息，通常使用检索系统在大规模文档集合中寻找相关文段。 生成部分使用类似 GPT 的语言模型，根据检索到的信息生成响应或回答，涉及理解检索内容并生成连贯、相关且信息丰富的文本。 7. RAG 的出现解决了语言模型仅依靠固定资料回答问题的局限性，允许模型到搜索引擎上搜索相关资料，并结合自身知识体系综合回复。 其中的检索环节并非简单操作，还包含对输入问题的纠错、补充、拆分以及对搜索内容的权重逻辑等。

RAG 即检索增强生成（RetrievalAugmented Generation），是一种结合了检索（检索外部知识库中相关信息）和生成（利用大型语言模型生成文本）的技术。 其工作原理包括以下几个步骤： 1. 理解问题：AI 模型首先理解用户的提问或指令。 2. 检索相关知识：根据对问题的理解，从外部知识库中检索相关信息。例如，用户问“埃菲尔铁塔有多高？”，AI 模型会从知识库中检索关于埃菲尔铁塔的信息。 3. 整合知识与推理：将检索到的知识与自身的推理能力相结合，生成最终的答案或内容。 RAG 技术的优势在于能够将 AI 模型与外部知识库连接起来，从而扩展 AI 模型的知识范围，提高其回答问题和生成内容的准确性。例如在医疗领域，可帮助医疗 AI 助手获取最新的医学知识和临床案例，提高诊断和治疗建议的准确性。 RAG 由两部分组成：一个“检索器”和一个“生成器”。检索器从外部知识中快速找到与问题相关的信息，生成器则利用这些信息来制作精确和连贯的答案。这种结合使得 RAG 非常适合处理需要广泛知识的任务，如问答系统，能够提供详细而准确的回答。 LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架，与 RAG 的关系在于，RAG 能够为大型语言模型提供来自外部知识源的附加信息，使得模型在应对下游任务时能够生成更精确和上下文相关的答案，并减少幻觉现象，而 LangChain 的设计主张集中在模块化组件上，为开发人员使用大型语言模型创建应用程序提供便利。

RAG（检索增强生成）与 AI Agent 存在以下区别： RAG 是给大模型提供一个浏览器工具来使用，而 AI Agent 则是给大模型提供了更多的工具，如长期记忆（相当于给大模型一个数据库工具来记录重要信息）、规划和行动（在大模型的 prompt 层进行目标拆解，并输出不同的固定格式 action 指令给工具）。 在实际应用中，外置知识的集成和管理常常采用 RAG 架构，它通过检索外部知识源来增强模型的生成能力。而 AI Agent 不仅依赖内置知识，还能实时检索和整合最新的外部信息来完成任务，例如可以让大模型帮忙安排差旅，它会判断完成目标所需的步骤，搜索差旅记录，预订酒店和机票等。 总的来说，AI Agent 在 RAG 的基础上有了更多的功能和更广泛的应用空间。

大语言模型的未来趋势在闭源云端和开源本地部署方面存在多种可能性。 对于开源本地部署，以下是一些相关信息： Ollama 是一个方便用户在本地运行和管理大型语言模型的框架，具有以下特点： 支持多种大型语言模型，如通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等，适用于不同应用场景。 易于使用，适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统，同时支持 CPU 和 GPU。 提供模型库，用户可从中下载不同模型，以满足不同需求和硬件条件，模型库可通过 https://ollama.com/library 查找。 支持用户自定义模型，例如修改温度参数调整创造性和连贯性，或设置特定系统消息。 提供 REST API 用于运行和管理模型，以及与其他应用程序的集成选项。 社区贡献丰富，包括多种集成插件和界面，如 Web 和桌面应用、Telegram 机器人、Obsidian 插件等。 安装可访问 https://ollama.com/download/ 。 可以通过一些教程学习如何本地部署大模型以及搭建个人知识库，例如了解如何使用 Ollama 一键部署本地大模型、通过搭建本地聊天工具了解 ChatGPT 信息流转、RAG 的概念及核心技术、通过 AnythingLLM 搭建完全本地化的数据库等。 同时，采用开源或国内企业提供的 13B 级模型本地部署在内部系统中，虽需投入算力，但有其价值。智能客服的大量优质大客户可能会选择自己搭建智能客服平台，并结合大模型企业提供的技术服务，基于大模型搭建 LangChain、RAG 框架，实现 RPA 自动流程。 对于普通用户是否有必要了解本地部署知识以及是否有必要自己搭建 agent 以及 rag，这取决于个人需求和兴趣。如果您希望更深入了解大模型的工作原理和运行机制，或者有特定的个性化需求，那么了解和尝试本地部署可能是有意义的。但如果只是一般的使用需求，可能无需深入了解和自行搭建。

AI 的关键技术包括以下方面： 1. 编排（Orchestration）：涉及到的公司如 DUST、FIAVIE、LangChain 等提供的工具帮助开发人员管理和协调各个部分和任务，以确保系统的流畅运行。 2. 部署、可扩展性和预训练（Deployment, Scalability & PreTraining）：这个类别的公司如 UWA mosaicm、NMAREL、anyscale 等提供工具，帮助开发人员部署模型，保证模型的可扩展性，以及在模型使用前进行预训练。 3. 上下文和嵌入（Context & Embeddings）：这个类别的公司如 TRUDO，Llamalndex，BerriAI 等提供工具，帮助模型处理和理解语言上下文，以及将词语和句子转化为计算机可以理解的形式。 4. 质量保证和可观察性（QA & Observability）：这个类别的公司如 Pinecone，drant，Vald 等提供工具，以确保模型的表现，并能够监控模型的性能和状态。 LangChain 作为一个框架，具有以下特点和作用： 1. 与 RAG 的关系：作为一个框架，为 RAG 提供了实现所必需的工具和组件。允许开发者通过其模块化组件来构建 RAG 应用程序，简化了 RAG 应用程序的开发过程，提高性能，支持构建复杂的 RAG 应用，如智能问答系统、内容推荐引擎等。 2. 在 ProductHunt 2023 年度最佳产品榜单中的表现：入围了 AI Infra 类别，帮助 AI 创作者为他们的产品选择合适的 AI API 并在它们之间切换，快速创建和部署 LLM 插件或 LLM 应用程序，以及追踪和调试复杂的 LLM 应用程序。例如，Langfuse 为大模型应用提供开源可观测性和分析功能；Langdock 可在几分钟内创建、部署、测试和监控 ChatGPT 插件。

LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架，其目的在于简化开发人员使用语言模型构建端到端应用程序的流程。 它具有以下特点和功能： 1. 提供一系列工具、组件和接口，便于创建由大型语言模型（LLM）和聊天模型支持的应用程序。 2. 核心概念包括组件和链，组件是模块化的构建块，链是组合在一起以完成特定任务的一系列组件（或其他链）。 3. 具有模型抽象功能，能让开发人员为用例选择合适的模型，并利用组件构建应用程序。 4. 支持创建和管理提示模板，引导语言模型生成特定输出。 5. 允许开发人员定义一系列处理步骤，按顺序执行以完成复杂任务。 6. 支持构建代理，使其能使用语言模型做决策，并根据用户输入调用工具。 7. 支持多种用例，如针对特定文档的问答、聊天机器人、代理等，还能与外部数据源交互收集数据，并提供内存功能维护状态。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架，具有以下特点和功能： 旨在简化开发人员使用语言模型构建端到端应用程序的过程，提供了一系列工具、组件和接口，使创建由大型语言模型（LLM）和聊天模型支持的应用程序更易实现。 核心概念包括组件和链，组件是模块化的构建块，可组合创建强大应用程序，链是一系列按顺序执行以完成复杂任务的组件或其他链。 主要特点有： 模型抽象：提供对大型语言模型和聊天模型的抽象，便于开发人员选择合适模型并利用组件构建应用程序。 提示模板和值：支持创建和管理提示模板，引导语言模型生成特定输出。 链：允许开发人员定义一系列处理步骤。 代理：支持构建代理，可使用语言模型做决策并决定调用工具。 支持多种用例，如针对特定文档的问答、聊天机器人、代理等，能与外部数据源交互，还提供内存功能维护状态。 LangChain 与 RAG（检索增强生成）的关系： LangChain 是用于构建高级语言模型应用程序的框架，提供一系列工具和组件。 RAG 是一种结合检索（检索外部知识库中相关信息）和生成（利用 LLM 生成文本）的技术，能为 LLM 提供附加信息，使生成更精确和上下文相关的答案，减少幻觉现象。 LangChain 在 RAG 应用开发中的作用： 是专注于大模型应用开发的平台，提供一系列组件和工具帮助构建 RAG 应用。 数据加载器：从数据源加载数据并转换为文档对象，包含页面内容和元数据。 文本分割器：将文档对象分割成多个较小的文档对象，方便检索和生成。 文本嵌入器：将文本转换为嵌入，用于衡量文本相似度实现检索功能。 向量存储器：存储和查询嵌入，通常使用索引技术加速检索。

以下是一些与吴恩达关于使用 hugging face 、langchain 创建自己应用的相关教程资源： 1. 面向开发者的 LLM 入门课程： 地址： 简介：一个中文版的大模型入门教程，围绕吴恩达老师的大模型系列课程展开，包括吴恩达《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》课程中文版，吴恩达《Building Systems with the ChatGPT API》课程中文版，吴恩达《LangChain for LLM Application Development》课程中文版等。 2. 提示工程指南： 地址： 简介：该项目基于对大语言模型的浓厚兴趣，编写了这份全新的提示工程指南，介绍了大语言模型相关的论文研究、学习指南、模型、讲座、参考资料、大语言模型能力以及与其他与提示工程相关的工具。 3. LangChain 🦜️🔗中文网，跟着 LangChain 一起学 LLM/GPT 开发： 地址： 简介：Langchain 的中文文档，由是两个在 LLM 创业者维护，希望帮助到从刚进入 AI 应用开发的朋友们。 4. AIGC Weekly 32 中的精选文章： 地址： 简介：这个短期课程是吴恩达工作室与 Hugging Face 合作的，旨在教授如何快速创建和演示机器学习应用程序。学员将学习构建图像生成、图像字幕和文本摘要应用程序，并与团队成员、测试人员等分享自己的应用程序。课程内容包括使用少量代码创建用户友好的应用程序，使用开源大型语言模型对输入文本进行摘要，并显示摘要。

LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架，具有以下特点和功能： 旨在简化开发人员使用语言模型构建端到端应用程序的过程，提供一系列工具、组件和接口，使创建由大型语言模型（LLM）和聊天模型支持的应用程序更易实现。 核心概念包括组件和链，组件是模块化构建块，可组合创建强大应用程序，链是一系列组件（或其他链）的组合，用于完成特定任务。 主要特点包括模型抽象，提供对大型语言模型和聊天模型的抽象，允许选择合适模型并利用组件构建应用程序；支持创建和管理提示模板；支持定义一系列处理步骤的链；支持构建代理，可使用语言模型做决策并决定调用工具；支持多种用例，能与外部数据源交互并提供内存功能。 LangChain 与 RAG（检索增强生成）的关系： LangChain 是用于构建高级语言模型应用程序的框架，提供工具和组件。 RAG 是一种结合检索（检索外部知识库中相关信息）和生成（利用 LLM 生成文本）的技术，能为 LLM 提供附加信息，使生成更精确和上下文相关的答案，减少幻觉现象。 LangChain 在 RAG 应用开发中的作用： 是专注于大模型应用开发的平台，提供一系列组件和工具帮助构建 RAG 应用。 提供的数据加载器可从数据源加载数据并转换为文档对象；文本分割器可将文档分割成多个较小对象；文本嵌入器可将文本转换为嵌入；向量存储器可存储和查询嵌入，通常使用索引技术加速检索。

LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架，具有以下特点和功能： 旨在简化开发人员使用语言模型构建端到端应用程序的过程，提供一系列工具、组件和接口，使创建由大型语言模型（LLM）和聊天模型支持的应用程序更易实现。 核心概念包括组件和链，组件是模块化构建块，可组合创建强大应用程序，链是一系列组件（或其他链）的组合，用于完成特定任务。 主要特点包括模型抽象，提供对大型语言模型和聊天模型的抽象，便于开发人员选择合适模型及利用组件构建应用；支持创建和管理提示模板；支持定义一系列处理步骤的链；支持构建代理，可根据用户输入决定调用工具；支持多种用例，能与外部数据源交互并提供内存功能。 LangChain 与 RAG（检索增强生成）的关系： LangChain 是用于构建高级语言模型应用程序的框架，提供一系列工具和组件。 RAG 是一种结合检索（检索外部知识库中相关信息）和生成（利用 LLM 生成文本）的技术，能为 LLM 提供附加信息，使生成更精确和上下文相关的答案，减少幻觉现象。 LangChain 在 RAG 应用开发中的作用： 是专注于大模型应用开发的平台，提供一系列组件和工具帮助构建 RAG 应用。 包括数据加载器，可从数据源加载数据并转换为文档对象；文本分割器，可将文档分割成多个较小对象；文本嵌入器，将文本转换为嵌入用于衡量文本相似度实现检索；向量存储器，存储和查询嵌入，通常使用索引技术加速检索。

AI 是一门令人兴奋的科学，它研究如何使计算机表现出智能行为，例如做一些人类所擅长的事情。简单来说，就是让计算机或机器能像我们人类一样思考和学习的技术。 在小学课堂上，可以用学生能理解的语言来解释 AI。比如，先和学生互动，听听他们口中的 AI，再引出我们的概念。可以告诉学生，AI 就像一个聪明的机器人，它可以通过学习和分析大量的数据，来完成各种任务，例如识别图像、语音识别、翻译等。 虽然计算机已经很先进了，但有些任务我们并不知道明确的解法，例如从一个人的照片中来判断他/她的年龄。而 AI 对这种类型的任务感兴趣，它可以通过学习和分析大量的照片数据，来学会如何判断一个人的年龄。 总之，AI 是一种非常酷的技术，它可以帮助我们解决很多难题，让我们的生活变得更加便捷和有趣。

大型语言模型有时会产生所谓的“幻觉”。幻觉是指模型在生成文本时产生不准确、误导性或不相关信息的倾向。这种现象通常发生在模型试图填补其知识或理解上的空白时，尤其是在处理复杂、模糊或具有多义性的输入时。 幻觉的原因包括： 过度泛化：模型可能会过度泛化从训练数据中学到的模式，导致在新的或不常见的情境中产生不准确的信息。 缺乏更新信息：由于大型语言模型通常是基于截至特定时间点的数据集进行训练的，它们可能不具备最新的信息或事件更新。 错误的信息源：在训练过程中，模型可能会吸收不准确或误导性的信息，这些信息可能来源于训练数据中的错误或不准确的数据源。 对模糊或歧义输入的误解：当输入信息含糊不清或具有多种解释时，模型可能会生成与原始意图不符的响应。 为了连贯性牺牲准确性：在尝试生成流畅、连贯的文本时，模型有时可能会牺牲信息的准确性。 为了避免幻觉，用户在使用大型语言模型时应该保持警惕，特别是在处理关键决策或需要高度准确性的情境中。验证模型提供的信息，并从多个可靠来源进行交叉检查是非常重要的。此外，随着技术的进步，模型的设计和训练方法也在不断改进，以减少幻觉现象的发生。

以下是 AI 相关名词的关系和解释： 人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）是一种目标，让机器展现智慧。 生成式人工智能（Generative AI，简称 GenAI）是一种目标，让机器产生复杂有结构的内容。 机器学习是一种手段，让机器自动从资料中找到公式。 深度学习是一种更厉害的手段，类神经网络 非常大量参数的函数。 大语言模型（Large Language Models，简称 LLMs）是一类具有大量参数的“深度学习”模型。 ChatGPT 是一个应用实例，通过投喂大量资料预训练后，会通过聊天玩“文字接龙游戏”。它是美国 OpenAI 公司开发的一款基于大型语言模型（LLM）的对话机器人，能够根据用户的输入生成连贯且相关的文本回复。 AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）是利用人工智能技术生成内容的新型生产方式，包括文本、图像、音频和视频等内容。ChatGPT 是 AIGC 技术的一个应用实例。 AGI 是通用人工智能（Artificial General Intelligence），能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。 NLP 是自然语言处理（Natural Language Processing），就是处理人类语言。 LLM 是大型语言模型，数据规模很大，需要大量资金投入。

算法和模型是相互关联但又有所区别的概念。 模型是对问题或现象的一种抽象表示，它描述了数据之间的关系和模式。例如，在卷积神经网络（CNN）中，其结构就是一种模型，主要用于模式识别任务。 算法则是用于解决问题或实现模型的一系列步骤和方法。在 AI 领域，算法用于训练和优化模型。比如在自然语言处理和图像识别中，某些算法能够使 CNN 在计算上更有效、更快速，从而击败大多数其他算法。 随着我们对大脑工作机制的认知加深，神经网络的算法和模型也会不断发展和进步。 同时，在确保 AI 模型的道德和伦理性方面，也涉及到一系列的算法设计和处理步骤，如数据清洗、算法设计以减少偏见和不公平性、制定道德和伦理准则、保持透明度、接收用户反馈、持续监控、人工干预以及对相关人员进行教育和培训等。 另外，生成式人工智能模型正在从根本上改变我们与计算机的关系，使其有可能成为我们的伴侣，这也对我们对关系的定义提出了新的挑战。

Stable Diffusion 与大模型的关系如下： 与其他大模型相比，Stable Diffusion 让用户使用消费级显卡就能实现文生图，且完全免费开源，代码在 GitHub 公开可拷贝使用。 在公众传播层面，AIGC 指用 Stable Diffusion 或 Midjourney 生成图像内容，后来泛指用 AI 生成音乐、图像、视频等内容。LLM 指 NLP 领域的大语言模型，如 ChatGPT。GenAI 是生成式人工智能模型，涵盖了 LLM 和 AIGC。 Stable Diffusion 原采用 LDM+UNet，后来改为 DiT。Transformer 是公众传播中常用名词的底层结构，其底层是 function loss 损失函数，是一个大参数（千亿级别）的回归方程，能在一定 prompt condition 下，重复曾经出现的数据内容实现“生成”能力。 大语言模型是一个 perfect memory，能重复曾经出现的内容，其智能体验在于能解释两个数据集压缩后的“连续”能力。与 Alpha Go 不同，Alpha Go 是增强学习模型，学习结果会调整自身参数，有推理能力，而大语言模型在推理方面较弱。Transformer 决定 LLM 是一个生成式模型。

AI（人工智能）是一个广泛的目标，旨在让机器展现智慧。 AIGC（人工智能生成内容）是利用人工智能技术生成包括文本、图像、音频和视频等内容的新型生产方式，其技术可用于多种应用。 AGI（通用人工智能）是能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。 生成式人工智能（GenAI）的目标是让机器产生复杂有结构的内容。 ChatGPT 是 AIGC 技术在文本生成领域的一个应用实例，它是美国 OpenAI 公司开发的基于大型语言模型（LLM）的对话机器人，能根据用户输入生成连贯且相关的文本回复。 AIGC、UGC（用户生成内容）和 PGC（专业生成内容）都是内容生成的不同方式，主要区别在于内容的创作者和生成方式。AIGC 由人工智能生成，可快速大规模生成内容；UGC 由用户生成，内容丰富多样；PGC 由专业人士或机构生成，内容质量高、专业性强。

AI 即人工智能（Artificial Intelligence）的英文缩写。人工智能的目标是让机器展现智慧，包括生成式人工智能，能让机器产生复杂有结构的物件。AI 可分为弱人工智能（ANI）和通用人工智能（AGI），ANI 在一些特定领域如智能音箱、网站搜索、自动驾驶、工厂与农场应用等得到巨大发展，但 AGI 尚未取得巨大进展。

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。