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为了利用推动生成式AI应用的基础模型或大型语言模型(LLM),组织需要能够用自己的数据进行训练和提示。通过这样做,模型可以给出更符合实时“真实情况”的响应。这被称为“检索增强生成”(RAG),它使您能够提供构建可靠的、相关的和准确的人工智能生成输出的必要上下文。
要使用您自己的数据提示AI模型,您首先需要将其转换为向量嵌入。这些向量提供了您数据的多元数值编码,捕捉其模式、关系和结构。向量嵌入为您的数据赋予语义意义;计算向量之间的距离使得应用程序易于理解不同数据对象之间的关系和相似性。
查询这些向量可以使您将信息搜索和发现扩展到超越关键词匹配的上下文感知语义搜索,能够从用户的搜索词中推断意义和意图。
所有这些数据都需要查询以提供应用程序功能,而不仅仅是通过向量搜索来表面语义意义,还需要完成常规操作,如键值查找、处理数据更新流,以及运行支持分析处理的复杂聚合和转换。这些查询为任何生成式AI用例之外的应用程序功能提供动力。但当我们能够使用它们与上下文提示一起使用时,它们就变得更加重要,从而提高了我们的LLM生成的输出的准确性和相关性。
MongoDB Atlas将操作数据库和向量数据库集成在单个、统一的平台上。它为构建上下文感知、生成式AI应用的基础模型提供所需的最新信息。它还处理全文搜索、实时分析和事件驱动体验,以便开发人员可以在保持数据架构简单的同时构建各种应用程序服务。
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早期阶段初创企业:本计划旨在为处于A轮或更早阶段的初创企业。
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MongoDB 创业校友:创业公司必须已获得 MongoDB 创业计划项目的录取,才有资格申请 AI 创新者赛道。
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