Vektor-Datenbank

Überblick

Vektordatenbanken können mit Large Language Models (LLMs) integriert werden, hier einige Möglichkeiten:

• Eine Vektordatenbank kann zur Feinabstimmung des LLM verwendet werden, indem semantische Vektoren aus der Datenbank verwendet werden, um die internen Repräsentationen des Modells besser an die menschliche Sprache anzupassen.

• Das LLM kann direkt auf die Vektordatenbank zugreifen, um Daten abzufragen und zu verarbeiten. Zum Beispiel könnte es nach ähnlichen Vektoren suchen, um Synonyme oder verwandte Begriffe zu finden.

• Die Vektordatenbank kann als zusätzliche Informationsquelle für das LLM dienen. Wenn das Modell etwas nicht eindeutig versteht, könnte es die Vektordatenbank abfragen, um mehr Kontext oder mögliche Bedeutungen zu erhalten.

• Das LLM kann semantische Informationen aus der Vektordatenbank extrahieren und in seine eigene Wissensbasis integrieren. Auf diese Weise kann es sein Verständnis kontinuierlich verbessern.

• Vektordatenbanken können genutzt werden, um spezifische Anwendungsfälle des LLM abzudecken, wie z.B. die Analyse von Texten aus einem bestimmten Domänenbereich.

Die genaue Implementierung hängt von den jeweiligen Datenbanken und Modellen ab. Wichtig ist, einen nahtlosen Informationsaustausch zu ermöglichen.

Was ist eine Vektordatenbank?

Eine Vektordatenbank, auch als Array-Datenbank oder Tensordatenbank bekannt, wurde für die effiziente Speicherung und Abfrage von vektor- oder array-artigen Strukturen entwickelt.

Im Gegensatz zu herkömmlichen relationalen Datenbanken, die Daten in Tabellenform speichern, speichern Vektordatenbanken Daten in einem Format, das für die direkte Manipulation von Vektoren optimiert ist.

Was ist ein Embedding?

Ein Embedding ist eine Technik im maschinellen Lernen und in der Informatik, bei der komplexe Objekte als Punkte in einem kontinuierlichen Vektorraum dargestellt werden, um die Analyse und das Lernen zu erleichtern.

Embeddings, die in maschinellem Lernen und insbesondere im Bereich des Natural Language Processing (NLP) erzeugt werden, sind im Grunde genommen Vektoren. Diese Vektoren können in Vektordatenbanken gespeichert werden, um schnelle und effiziente Abfragen, wie z.B. Ähnlichkeitssuchen, zu ermöglichen.