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".
Denne artikkelen ble publisert av Inmeta før navnebytte 1.1. 2025.
12.03.2024
Lesetid: 1 min
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.
Gå til artikkel på MediumVil du slå av en prat med meg?
Devlin Duldulao
Fullstack utvikler