GPT等预训练模型将文本转换为向量

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这些大语言模型通常使用深度神经网络来学习文本数据中隐含的规律和结构，并能够生成流畅和连贯的文本。 向量数据库过使用诸如BERT、并使用诸如FAISS、Milvus等开源平台来构建和管理向量数据库。 总体而言，向量数据库成功地解决了很多挑战，并为人们带来了很多价值。 针对传统关系型数据库难以处理的大规模数据、低时延高并发检索、模糊匹配等领域，向量数据库通过数据的向量化来满足特定需求，尤其适用于人工智能领域。

三、让行业大模型具备now how能力 随着AI大模型的崛起，向量数 摩洛哥电话号码数据 据库的爆红也就不难理解。 一是，在现实世界里，非结构化数据是主流。根据Gartner的数据，非结构化数据占企业生成的新数据比例高达％，并且增长速度比结构化数据快三倍。 而生成式AI大模型进一步带来了非结构化数据的暴增，也相应推动了对向量数据库的需求。 向量数据库的一大优势在于，能够通过机器学习方法处理和理解来自不同源的多种模态信息，如文本、图像、音频和视频等。

二是，越来越多的大模型从业者认为，所有的行业都值得被AI重新做一遍。 因此，建立在不同行业的垂直大模型，成为大家的切入点，而向量数据库是行业大模型具备行业nowhow能力的必经之路。 这背后是，AI大模型的产生，需要经历大量反复的训练和调试。虽然通用AI大模型能回答一般性问题，但在垂直领域服务中，其知识深度、准确度和时效性有限。 而利用向量数据库结合大模型和自有知识资产，可以构建垂直领域的AI能力。