95% 向量资源节省，火山引擎云搜索 RAG 技术体系演进

文章预览

采访嘉宾 | 鲁蕴铖、李杰辉、余炜强 编辑 | Tina 2023 年，大模型惊艳了世界。2024 年，RAG 技术如日中天。 RAG 使得大模型能够在不更新模型参数的情况下，获得必要的上下文信息，从而减少大模型的幻觉。随着大型语言模型技术的不断成熟和行业应用的深入，人们对 RAG 系统的期望已经超越了对其“酷炫”效果的追求。企业和组织开始寻找更可靠、可扩展的 RAG 解决方案，以满足实际业务需求。 与此同时，支撑 RAG 的向量数据库市场竞争愈加激烈。然而从当前向量数据库的实现来看，无论是插件形式，还是专门的向量数据库，底层实现上很多都是采用诸如 HNSW 之类的公开算法，因此一些关键指标例如召回率并不会有太大的区别。那么一个企业级解决方案想要脱颖而出，需要在哪些方面下功夫呢？ 1 向量数据库：RAG 的心脏 RAG 的出现是为了解决大模型 ………………………………