柏睿向量存储查询引擎基于 LLM 实现特定垂直领域的知识问答功能

近日，柏睿数据推出向量存储查询引擎（Rapids VectorDB）和 LLMOps 平台，收获诸多行业人士的关注。尤其是向量存储查询引擎的应用与价值备受青睐。

用户在使用 LLM 进行特定垂直领域的知识问答时，往往会遇到大语言模型（LLM）上下语义理解不够、专业知识深度不足、内容时效性差等问题。

Rapids VectorDB 具备数据向量化储存和向量索引能力，可基于通用大语言模型助力企业高效、简单地应用完美适配业务场景的大模型，从而实现特定垂直领域的知识问答、推荐排序、异常检测等功能与应用。

为什么需要 Rapids VectorDB

由于在训练时训练语料的限制，最终产生的 LLM 往往只具备通用知识，而不具备特定垂直领域的知识，尤其是企业内部信息。

如果构建具备特定垂直领域知识的 LLM，需要将特定垂直领域的知识作为新的语料来微调通用大模型，不仅耗费大量算力，而且每次信息的更新都需要重新进行模型训练，还无法保证结果的准确性。

另一方面，可以将特定垂直领域的知识作为提示（prompt）输入给通用大模型，由此得到准确的结果。但由于 LLM 对提示词的长度有限制，其可以获取的信息非常有限，难以记住全部的知识信息，因此无法回答垂直领域的问题。

将 Rapids VectorDB 作为通用大模型外部的信息源，可以为通用大模型提供专用数据和知识、历史知识和经验，而无需重新训练，即可很好地解决通用大模型专业知识深度不足、内容时效性差的问题。

Rapids VectorDB 支持数据向量化储存和向量索引

柏睿向量存储查询引擎 Rapids VectorDB 基于具有完全自主知识产权的全内存分布式数据库 RapidsDB，采用向量嵌入技术，有力支持数据的向量化储存和向量索引。

RapidsDB 的数据联邦机制可以有效支持结构化数据和向量数据的存储与查询，全内存分布式架构与大规模并行计算引擎则使其具备了高性能、高可用与扩展的特点，可实现对向量的高效检索。

向量嵌入（vector embedding）是一种将非数值的词语或符号编码成数值向量的技术，是自然语言处理与深度学习中常用的预处理技术。柏睿数据采用向量嵌入技术，能够将文本向量化，并将其与向量数据库中存储的海量向量进行相似度搜索与匹配，通过计算两个向量之间的距离来判断向量的相似度，以实现企业业务场景中的智能化应用需求，如语义搜索和知识问答，对图像、音频、视频等非结构化数据进行相似度搜索，推荐排序，异常检测等功能。

垂直专业领域的知识问答功能的技术实现思路

柏睿数据 Rapids VectorDB，基于大语言模型（LLM）实现特定垂直领域的知识问答功能的技术思路如下。

步骤 1: 知识存储

首先提取原始文档的文本，将这些文本进行分割与切块，将文本块放入向量嵌入模块，生成文本向量，并存储于 Rapids VectorDB 中。

步骤 2：问题提取

用户提出的问题经由向量嵌入模块，转为向量。

步骤 3： 知识搜索

将转为向量的问题作为查找项，进入 Rapids VectorDB 中查找与之相似度最高的文本块。

步骤 4：推理回答

用户提出的问题与查找到的相关知识将被组合并被 LLM 处理，最终返回用户所需要的答案。

目前，柏睿向量存储查询引擎基于 LLM 的应用场景还在不断深化与升级。依托 LLMOps 平台、Rapids AI 等柏睿数据新一代全栈数据智能产品体系，柏睿数据为企业 AI 大模型发展提供从数据采集、存储、计算分析到模型训练、部署、应用的全生命周期解决方案，助力企业高效、安全、轻松地通过个性化的 AI 大模型，构筑匹配自身行业垂直领域的数字化、智能化能力。