Databases

AI 正在重塑各行各业,重新定义客户体验,并改变企业创新、运营和竞争的方式。尽管大部分关注点在前沿模型上,但一项根本的挑战在于数据 — 如何存储和检索数据并让数据为 AI 应用所用。AI 驱动软件的民主化依赖于在正确的抽象层上进行开发,但目前,对于大多数组织来说,大规模创建有用的实时 AI 应用仍然不可行。 挑战不仅在于复杂性,还在于信任。AI 模型是概率性的,这意味着其输出不具有确定性和可预测性。这在当今聊天机器人的幻觉问题中显而易见,并且随着 AI 智能载体的兴起,AI 系统可以自主做出决策,这一点变得更加重要。开发团队需要能够控制、塑造和调整生成的输出,以符合其目标并确保准确性。 AI 驱动的搜索和检索是一项强大的工具,可以从特定来源提取相关的上下文数据,增强 AI 模型,以生成可靠和准确的响应或采取负责任和安全的行动,这在著名的检索增强生成(RAG)方法中得到了体现。在 AI 驱动的检索中,核心是嵌入生成和重新排序…