歡迎來到2024年：在快速演變的人工智慧 (AI) 世界中，如果您不利用生成式 AI 的力量，您可能會落後於人。各行各業的組織已經開始規劃其 AI 路線圖，從健康科技到日常生活用品。如果您還沒制定策略，以下是一個簡潔的三步驟計劃。
步驟1：建立團隊 - 組建一支技術精湛的團隊，理想上應該包含完成如 Andrew Ng 課程等學習的人員。獲得認證意味著準備好應對前沿的 AI 技術。
步驟2：獲取 API 訪問權限 - 從 OpenAI 獲取 API 金鑰。請記住，ChatGPT 不能直接調用；它並非為此而設計。
步驟3：利用向量資料庫 - 使用嵌入和向量資料庫，這將成為您 AI 工具箱中的秘密武器。一旦您將數據整理到向量資料庫中，結合檢索增強生成 (RAG) 架構並應用提示工程，您就成功將生成式 AI 融入您的組織。現在，期待變革性的結果—雖然在等待這些奇蹟時，耐心是關鍵。
隨著組織們急於採用生成式 AI 並探索大型語言模型 (LLMs)，許多人卻忽視了實際的使用案例，反而追逐技術趨勢。這通常會導致錯誤的期望：當 AI 成為您唯一的工具時，每個挑戰似乎都有可能解決。
理解 AI 的根源：儘管存在關於 LLM 和向量資料庫的熱潮，但自然語言處理中的向量表示有著深厚的歷史根基。特別是 George Miller 在1951年對分布語義的研究表明，出現在相似語境中的詞語往往具有相關的含義。這一基礎理念為現代基於向量的表示方法鋪平了道路。
Thomas K. Landauer 在1997年關於潛在語義分析 (LSA) 的出版物詳細說明了數學技術如何創建單詞的向量空間，增強語義相關性，以效率提取信息。隨著 Yoshua Bengio 等人的開創性作品，神經網絡模型的進步促成了今日的嵌入技術，如 word2vec 和 BERT。
向量資料庫的現狀：向量資料庫領域競爭越來越激烈，各種供應商在性能、擴展性和集成功能上爭相競爭。然而，關鍵因素仍然是相關性—迅速提供準確的結果比以不相關的答案獲得速度更為重要。
向量資料庫利用近似最近鄰 (ANN) 算法，可以分為幾種方法：
- 基於哈希的方法（局部敏感哈希、深度哈希）
- 基於樹的方法（K-均值樹、Annoy）
- 基於圖的技術（層次可導航小世界）
隨著這些複雜性的出現，LLMs 的初始簡單性可能會讓人感到壓倒。然而，如果您使用 OpenAI 的 API 生成數據的嵌入，並通過 HSNW 等 ANN 進行提取，相關性依然至關重要。
管理期望：在使用向量系統時，確保數據的對齊符合用戶意圖至關重要。例如，“錯誤 221”的查詢可能會返回有關“錯誤 222”的文件，這對尋求具體解決方案的用戶來說是令人沮喪的。
向量資料庫的故事：向量資料庫承諾提高信息檢索的效率，但並不是全新的技術。傳統資料庫、SQL 和 NoSQL 解決方案，以及像 Apache Solr 和 Elasticsearch 的全文搜索應用，早已提供強大的檢索能力。雖然向量資料庫促進了語義搜索，但在某些文本處理功能上仍然滯後。
因此，向量資料庫無法完全取代傳統資料庫，也未必如某些人所預期的那樣主導市場。與 Weaviate、Vespa 和 Elasticsearch 等競爭者並存，這一領域競爭激烈且不斷演變，但需要明確的區別特徵才能生存。
泡沫的危險：追隨最新趨勢可能會導致“吸引物體綜合症”。高效的企業搜索不僅僅是將向量存儲進行整合；這需要全面的規劃和執行，從組織數據到應用正確的訪問控制。組織必須仔細評估其使用案例是否真正受益於採用向量技術。
最終，用戶更看重準確性而非技術細節。他們追求可靠的答案，不論底層的搜索方法是基於向量的、關鍵詞搜索還是其他任何方法。聚焦於您的使用案例並驗證結果將導向更有效的解決方案。
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