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罗震霄-向量数据库对大语言模型的支持和优化.pdf

上传人: 哆哆 编号:631138 2025-04-19 34页 22.39MB

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标记的内容中,罗震霄,Pinterest的高级软件工程师,分享了他关于向量数据库对大语言模型的支持和优化的见解。罗震霄提到,Pinterest使用了多种语言模型,包括从OpenAI获取的通用GPT模型,以及Retrieval Augmented Generation (RAG)模型,并把Pinterest的上下文融入到模型中。然而,这些模型面临挑战,如缺乏协调,手动 curated 数据集,无法重用数据,以及向量数据库作为服务标准的缺乏。 罗震霄解释了为什么需要向量数据库(VectorDB),并列举了Pinterest使用的不同数据格式,如CSV,JSON,Sequence File等,以及Parquet的优化方式,如列式读取和字典推导。他指出,尽管Parquet优化了范围扫描,但它不适合向量数据库,因为它在处理向量时效率低下。 在探讨向量数据库选项时,罗震霄提到了LanceDB和Milvus。他认为LanceDB虽然有优化的文件格式,但缺乏数据处理引擎。而Milvus作为一个AI处理引擎,虽然分布式且索引和数据分离,但存在可靠性问题。 最后,罗震霄概述了Pinterest的当前解决方案,包括使用Open search和Elasticsearch进行嵌入计算,以及在StarRocks中进行数据库内向量搜索。他还提到,他们正在朝着构建大规模分布式向量数据库的方向努力。
"Pinterest如何运用向量数据库优化大语言模型?" "罗震霄在Pinterest担任什么职位?他的主要研究方向是什么?" "向量数据库在大数据处理中有什么优势和挑战?"
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