长文本杀不死RAG：SQL+向量驱动大模型和大数据新范式，MyScale AI数据库正式开源
文章摘要
【关 键 词】 大模型、数据智能、AI数据库、MyScaleDB、技术发展
机器之心编辑部近期发布了一篇关于大模型（LLM）和AI数据库结合的前沿技术分析文章。文章指出，大模型和AI数据库的结合是降低成本、提高效率和实现大数据智能化的关键。尽管有观点认为长上下文模型可能会取代RAG（Retrieval-Augmented Generation）方法，但许多研究者和架构师反驳这一观点，认为大模型无法处理复杂、定期变化的数据，尤其是那些具有重要时间维度的数据。因此，大模型和AI数据库的结合可以为生成式AI系统提供专业、精准和实时的信息，同时支持小样本调优，从而提高实用性和降低幻觉。
文章还介绍了MyScaleDB，这是一个基于高性能SQL列式存储数据库构建的AI数据库，它自研了高性能和高数据密度的向量索引算法，并针对SQL和向量的联合查询进行了深度优化。MyScaleDB支持海量向量和结构化数据的存储和查询，并且与传统SQL数据库兼容。它的开源使得开发者和企业用户可以在GitHub上参与和使用，以构建生产级AI应用。
文章还讨论了向量数据库的三类设计理念：专用向量数据库、关键字和向量结合的检索系统、以及SQL向量数据库。MyScaleDB作为SQL向量数据库的代表，其性能和性价比大幅超越了专用向量数据库。它还支持结构化、向量和关键字等数据的联合查询，这在实际RAG系统中是提高检索精度的关键。
MyScaleDB的性能和成本平衡在真实场景下得到了验证，其综合性能提升和成本效益在业内首个五百万向量规模的开源评测系统中得到了展示。MyScale团队表示，AI数据库在真实应用场景下还有很大的优化空间，并希望通过实践不断完善产品。
最后，文章展望了AI数据库支撑的大模型+大数据Agent平台的未来。MyScale团队致力于提出新一代的大模型+大数据方案，以高性能的SQL+向量数据库为支撑，构建了AI和数据闭环，成为下一代大模型+大数据Agent平台的关键基座。随着技术的快速发展，通用人工智能（AGI）有望在未来5-10年内出现，而数据将是连接大模型、世界与用户的重要纽带。MyScale团队的愿景是将大模型和大数据有机结合，打造更加专业、实时、高效协作的AI系统。
原文和模型
【原文链接】 阅读原文 [ 2806字 | 12分钟 ]
【原文作者】 机器之心
【摘要模型】 gpt-4
【摘要评分】 ★★★★★
