Cơ sở dữ liệu vector nguồn mở: chìa khóa để tạo ra AI thông minh hơn mà không tốn kém

• Cơ sở dữ liệu vector cho phép tăng cường mô hình LLM bằng dữ liệu nội bộ, giúp giảm "ảo giác AI" và cải thiện độ chính xác của câu trả lời.

• Các giải pháp nguồn mở như Apache Cassandra 5.0, OpenSearch và PostgreSQL có thể được sử dụng làm cơ sở dữ liệu vector mà không cần đầu tư vào các giải pháp độc quyền đắt tiền.

• Apache Cassandra 5.0 (đang ở bản preview) cung cấp lập chỉ mục vector và tìm kiếm vector tích hợp sẵn, cùng với kiểu dữ liệu vector mới để lưu trữ và truy xuất vector nhúng.

• OpenSearch kết hợp khả năng tìm kiếm, phân tích và cơ sở dữ liệu vector trong một giải pháp. Nó hỗ trợ tìm kiếm láng giềng gần nhất cho vector, từ vựng và tìm kiếm kết hợp.

• PostgreSQL với phần mở rộng pgvector trở thành một cơ sở dữ liệu vector mạnh mẽ. pgvector phù hợp để tìm kiếm láng giềng gần nhất chính xác và gần đúng, cũng như tìm kiếm nhúng dựa trên khoảng cách.

• Các cơ sở dữ liệu vector nguồn mở này đều sẵn sàng cho doanh nghiệp và tránh được những hạn chế của hệ thống độc quyền.

• Chúng là lựa chọn trực tiếp nhất để triển khai LLM và có thể tận dụng tạo sinh được tăng cường bởi truy xuất dữ liệu ngoài (RAG) để cung cấp trải nghiệm AI chính xác và phù hợp.

• Cơ sở dữ liệu vector lưu trữ các vector nhúng, là danh sách các số đại diện cho tọa độ không gian tương ứng với các phần dữ liệu. Dữ liệu liên quan sẽ có tọa độ gần nhau hơn.

• RAG là quá trình sử dụng cơ sở dữ liệu vector để chuyển đổi từ trong tài liệu của doanh nghiệp thành các nhúng, cho phép truy vấn tài liệu đó thông qua LLM một cách hiệu quả và chính xác.

• Cassandra 5.0 bổ sung các hàm CQL cụ thể giúp doanh nghiệp dễ dàng sử dụng nó làm cơ sở dữ liệu vector để hỗ trợ khối lượng công việc AI.

• OpenSearch cung cấp khả năng mở rộng để xử lý hàng chục tỷ vector, phù hợp để phát triển công cụ đề xuất, agent AI tạo sinh hoặc các giải pháp yêu cầu độ chính xác cao.

• pgvector đặc biệt phù hợp để sử dụng khoảng cách cosin (được OpenAI khuyến nghị), khoảng cách L2 và tích vô hướng để nhận biết sự tương đồng ngữ nghĩa.

📌 Các cơ sở dữ liệu vector nguồn mở như Apache Cassandra 5.0, OpenSearch và PostgreSQL với pgvector là những lựa chọn hàng đầu cho phát triển AI. Chúng cung cấp khả năng lưu trữ và truy vấn vector hiệu quả, hỗ trợ tạo sinh được tăng cường bởi truy xuất dữ liệu ngoài (RAG), và giúp doanh nghiệp xây dựng các ứng dụng AI đáng tin cậy mà không cần đầu tư vào giải pháp độc quyền đắt tiền.

https://thenewstack.io/use-your-data-in-llms-with-the-vector-database-you-already-have/