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RAG 및 벡터 데이터베이스에 대한 심층 분석: 대규모 모델을 신속하고 저렴하게 사용자 정의하는 열쇠

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2023-11-13 15:29:011004검색

요즘 인공지능 분야에서는 대형 모델이 많은 주목을 받고 있습니다. 그러나 높은 훈련 비용과 긴 훈련 시간 등의 요인이 대부분의 기업이 대규모 모델 분야에 참여하는 것을 제한하는 주요 장애물이 되었습니다

이러한 맥락에서 고유한 장점을 지닌 벡터 데이터베이스는 낮은 모델에 대한 솔루션이 되었습니다. - 대형 모델의 비용과 신속한 맞춤화가 문제의 핵심입니다.

벡터 데이터베이스는 고차원 벡터 데이터를 저장하고 처리하기 위해 특별히 설계된 기술입니다. 효율적인 인덱싱 및 쿼리 알고리즘을 사용하여 대규모 데이터를 신속하게 검색하고 분석합니다. 이러한 뛰어난 성능 외에도 벡터 데이터베이스는 특정 분야 및 작업에 대한 맞춤형 솔루션을 제공할 수도 있습니다.

Tencent 및 Alibaba와 같은 거대 기술 기업은 대형 모델 분야에서 획기적인 발전을 이루기를 희망하면서 벡터 데이터베이스의 연구 및 개발에 투자했습니다. 많은 중소기업도 벡터 데이터베이스의 기능을 사용하여 대형 모델 시장에 빠르게 진입하고 기회를 놓고 경쟁하고 있습니다.

최근 벡터 데이터베이스에 대해 발표된 여러 업계 연구 보고서에 따르면 벡터 데이터베이스가 데이터 저장 및 저장 분야의 주류 트렌드가 될 것으로 나타났습니다. 앞으로는 프로세싱, 그리고 시장 규모가 빠르게 확대될 것으로 예상됩니다

벡터 데이터베이스는 인공지능 기술 발전을 촉진하는 중요한 원동력이 되었다고 할 수 있습니다. 이러한 기술 변화 속에서 벡터 데이터베이스의 개발 기회를 먼저 포착하는 사람이 미래 기술 트렌드를 선도할 가능성이 높아질 것입니다.

RAG 및 벡터 데이터베이스에 대한 심층 분석: 대규모 모델을 신속하고 저렴하게 사용자 정의하는 열쇠

                                                      그림 1. VectorDB 응용 프로세스. 이미지 출처: https://www.pinecone.io/learn/Vector-database/

현재 대형 모델의 저비용, 신속한 맞춤화가 현실이 되었습니다.

많은 개발자에게 대형 모델을 미세 조정하기 위한 학습 임계값이 높지 않고, 자율 학습으로 쉽게 시작할 수 있지만, 실제 적용에서는 여전히 다양한 문제가 발생합니다.

플러그인 지식 기반 및 벡터 데이터베이스의 가치를 최대한 활용하는 방법, 처음부터 벡터 데이터베이스를 구축하는 방법, 기술 아키텍처를 설계하는 방법, 주요 기술 병목 현상을 해결하는 방법, RAG 및 벡터 데이터베이스를 사용하는 방법 기업의 지식 기반을 구축하고, 그 과정에서 기술을 어떻게 구현하는지, 그 과정에서 쉽게 접하게 되는 문제와 혼란은 무엇인지, 오류를 방지하기 위한 지침은 없는지 등이 모두 기술 적용과 산업 발전에 걸림돌이 됩니다

분명히, RAG 및 벡터 데이터베이스 분야의 경우 기술 실습 및 1차 구현 시나리오를 계속 탐색하고 채굴해야 합니다.

모범 사례 외에도 대형 모델 분야에서 피할 수 없는 과제는 변화가 너무 빠르다는 것입니다.

몇일 전 OpenAI의 첫 번째 개발자 컨퍼런스는 큰 반향을 불러일으키며 기존의 대규모 모델 지형을 바꾸는 중요한 행사로 널리 평가되었습니다. 이것이 벡터 데이터베이스 산업의 발전에 어떤 영향을 미칠까요? RAG가 다시 주목받고 있는데, 아직도 투자할 가치가 있나요? 앞으로는 어떤 기술이 이를 대체할 수 있을지...

급격한 변화의 시대에 기술의 미래와 비전에 대한 이런 생각과 논의는 점점 더 중요해지고 있으며, 대형모델 분야의 기업들이 이를 최적화할 수 있는 길잡이가 될 것입니다. 전략적 레이아웃을 제공하고 업계가 경력 업그레이드 및 경력 계획을 완료하도록 안내합니다.

RAG 및 벡터 데이터베이스에 대한 심층 분석: 대규모 모델을 신속하고 저렴하게 사용자 정의하는 열쇠

이를 바탕으로 본 홈페이지에서는 "대형 모델 시대의 벡터 데이터베이스"라는 주제로 AI 기술 포럼을 특별히 기획했습니다.

재작성된 내용은 다음과 같습니다. 포럼은 이틀 동안 진행되었습니다. 우리는 RAG 및 벡터 데이터베이스의 기술적 구현과 혁신뿐만 아니라 업계 모범 사례에 중점을 두고 대규모 시대에 벡터 데이터베이스를 효율적으로 적용할 수 있는 방법에 대해 논의했습니다. 모델과 사용 시나리오가 있습니다. 또한 벡터 데이터베이스의 향후 개발 방향과 기업과 개인이 이러한 추세를 전략적 레이아웃 및 경력 업그레이드에 어떻게 활용할 수 있는지에 대해서도 집중할 것입니다.

이 기술 포럼이 여러분에게 확실히 영감과 이득을 가져다 줄 것이라고 믿습니다.

재작성된 내용은 다음과 같습니다. 더블 일레븐 티켓 구매 할인

더블 일레븐 프로모션 기간 동안 2일 포럼 패스는 5성급 호텔 점심 뷔페 2일을 포함하여 티켓당 최저 1999위안으로 이용 가능합니다. , 서둘러서 가입하세요!

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사진 속 QR코드를 스캔하시면 포럼 공식 홈페이지로 바로 이동하실 수 있습니다. 지금부터 11월 19일 23시 55분까지 컨퍼런스 참가 티켓을 구매하시면 티켓 2,000위안을 직접 할인된 가격으로 선착순으로 이용하실 수 있습니다.

비서 Alice의 WeChat을 추가하여 이 사이트의 AI 기술 포럼 "Llama 2 대형 모델 알고리즘 및 응용 실습" 창간호 참가자를 위한 독점 할인 링크를 받으세요.

포럼 일정

두 명의 신비한 손님이 확인되었습니다. 푸단대학교 Zhang Qi 교수와 Microsoft Research Asia 수석연구원 Chen Qi 선생님이십니다. 연설 내용과 일정에 대해 함께 알아볼까요

이 포럼은 업계 기술 교류에 중점을 두고 있으며, 게스트의 공유는 모두 기술 정보이며 제품 광고는 포함되지 않습니다. (관련 제품이나 프로젝트에 대해 알고 싶으시면 부스를 방문해 주세요)

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기술 교류 커뮤니티

기술 교류를 촉진하기 위해 벡터 데이터베이스 및 지식 기반에 관심이 있는 기술 실무자들이 특별히 벡터 데이터베이스 기술 교류 그룹을 설립했습니다. 대화 및 교환 심층적인 기술 세부 사항 및 업계 관찰. RAG 및 벡터 데이터베이스에 대한 심층 분석: 대규모 모델을 신속하고 저렴하게 사용자 정의하는 열쇠

본 이벤트와 관련된 비즈니스 협력, 단체 구매, 청구서, 콘텐츠 및 기타 관련 문제에 대한 질문은 Alice (WeChat: 15650753618)를 추가하거나 이메일 (jiayaning@jiqizhixin.com)을 통해 문의하십시오.

이 포럼에 참여하는 모든 분들을 환영합니다. 우리의 목적은 산업 간 교류를 촉진하는 것입니다. 창의적인 아이디어나 피드백이 있으시면 언제든지 Alice에게 연락해 주세요. 그녀는 기꺼이 대화를 나눌 것입니다.

다음 링크를 확인하세요:

https://www.pinecone .io/learn/벡터 -데이터베이스/

위 내용은 RAG 및 벡터 데이터베이스에 대한 심층 분석: 대규모 모델을 신속하고 저렴하게 사용자 정의하는 열쇠의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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