Framveksten av vektordatabaser innen AI og utover
Som en utvikler som trer inn i AI-landskapet, må du være kjent med vektorembeddinger, vektordatabaser og arkitektur for å lykkes.
Vår senior full-stack-utvikler, Devlin Duldulao, tar deg gjennom hvordan du praktisk utfører dette i hans nye artikkel "The Rise of Vector Databases in AI and Beyond".
"The Rise of Vector Database in AI minimalistic graphic" Generated with AI Bing Copilot
Vektordatabaser, som tradisjonelt har blitt brukt i ulike applikasjoner innen søkefeltet, kan forbedre LLM-ers (store språkmodeller) evner og bidra til å unngå hallusinasjoner i AI-responser.
En vektordatabase er en samling data lagret som matematisk representasjon. Den gjør det enklere for maskinlæringsmodeller å huske tidligere inndata, noe som tillater at maskinlæring kan brukes til å drive søk, anbefalinger og tekstgenerering.
I artikkelen diskuterer Devlin vektorer, embeddinger, vektordatabaser og en arkitektur for AI-applikasjoner som du må være kjent med.
devlin.duldulao@inmeta.no
E-post
Devlin Duldulao
LinkedIn