ຖານຂໍ້ມູນເວັກເຕີ
ຖານຂໍ້ມູນເວັກເຕີ (Vector Database) ແມ່ນຖານຂໍ້ມູນທີ່ເກັບຮັກສາຂໍ້ຄວາມ ແລະ ຮູບພາບເປັນເວັກເຕີຕົວເລກ (Embedding) ແລະ ໃຫ້ບໍລິການຄົ້ນຫາໄວຕາມຄວາມຄ້າຍຄືກັນທາງຄວາມໝາຍ.
ຖານຂໍ້ມູນແບບດັ້ງເດີມຄົ້ນຫາດ້ວຍການຈັບຄູ່ຄຳສຳຄັນ. ຖານຂໍ້ມູນເວັກເຕີທະລຸຂໍ້ຈຳກັດນີ້ ໂດຍແປງຂໍ້ຄວາມເປັນເວັກເຕີຫຼາຍຮ້ອຍມິຕິຜ່ານໂມເດນ Embedding ແລ້ວຄົ້ນຫາຈາກ "ໄລຍະຫ່າງເຊີງຄວາມໝາຍ". ຄວາມຕ້ອງການພຸ່ງສູງຂຶ້ນພ້ອมກັບ RAG. ການນຳໃຊ້ຫຼັກໆ ມີ Pinecone, Weaviate ແລະ pgvector ຂອງ PostgreSQL ເຊິ່ງຖືກລວມເຂົ້າກັບ Supabase. HNSW ຖືກໃຊ້ຢ່າງແຜ່ຫຼາຍເປັນ Algorithm ທຳດັດສະນີ.
ບົດຄວາມທີ່ກ່າວເຖິງຄຳສັບນີ້
- ຖານຂໍ້ມູນ Vector ແມ່ນຫຍັງ? ຄູ່ມືຄົບຖ້ວນກ່ຽວກັບວິທີການເຮັດວຽກ, ການປຽບທຽບຜະລິດຕະພັນຊັ້ນນຳ, ແລະ ການນຳໃຊ້ RAGຈາກແນວຄິດພື້ນຖານຂອງ vector database ຈົນເຖິງການປຽບທຽບ Pinecone, Weaviate, ແລະ pgvector ລວມທັງການເຊື່ອມຕໍ່ RAG — ຄູ່ມືຊັດເຈນສຳລັບຜູ້ຈັດການ AI.
- ການກວດສອບຄວາມພ້ອມຂອງຂໍ້ມູນ AI ຄືຫຍັງ? ວິທີກວດສອບຂໍ້ມູນພາຍໃນອົງກອນກ່ອນນຳໃຊ້ Agent AIສາເຫດຫຼັກທີ່ເຮັດໃຫ້ AI Agent ລົ້ມເຫຼວມັກມາຈາກຂໍ້ມູນ. ຮຽນຮູ້ຂັ້ນຕອນການກວດສອບ Data Readiness ເພື່ອປະເມີນຄຸນນະພາບ, ການເຂົ້າເຖິງ ແລະ ໂຄງສ້າງຂໍ້ມູນພາຍໃນ.
- ວິທີເລືອກລະຫວ່າງ Fine-tuning ແລະ RAG: ຄູ່ມືພາກປະຕິບັດໃນການປຽບທຽບດ້ານຕົ້ນທຶນ, ຄວາມແມ່ນຍຳ ແລະ ການນຳໃຊ້ຄວນເລືອກ Fine-tuning ຫຼື RAG? ປຽບທຽບ 4 ປັດໄຈ: ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ, ຄວາມແມ້ນຍຳ, ຄວາມຖີ່ໃນການອັບເດດ ແລະ ຄວາມປອດໄພ ພ້ອມແນະນຳວິທີເລືອກໃຫ້ເໝາະສົມກັບວຽກ.
- Adaptive RAG ແມ່ນຫຍັງ? ວິທີສ້າງຄວາມສົມດຸນລະຫວ່າງຕົ້ນທຶນ ແລະ ຄວາມແມ້ນຍຳດ້ວຍການຄົ້ນຫາແບບ Dynamic ທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ Query
ຄຳສັບທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ
RRF
RRF (Reciprocal Rank Fusion) ແມ່ນວິທີການໃຫ້ຄະແນນທີ່ລວມເອົາຜົນລັດຂອງການຈັດອັນດັບຈາກຫຼາຍວິທີການຄົ້ນຫາເ
Agentic RAG
Agentic RAG ແມ່ນສະຖາປັດຕະຍະກຳທີ່ LLM ເຮັດໜ້າທີ່ເປັນ agent ໂດຍການສ້າງ query ການຄົ້ນຫາ, ປະເມີນຜົນລັບ,
ເອັມເບັດດິງ (Embedding)
ເອັມເບັດດິງ (Embedding) ແມ່ນເທັກນິກທີ່ແປງຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ມີໂຄງສ້າງ ເຊັ່ນ ຂໍ້ຄວາມ, ຮູບພາບ ແລະ ສຽງ ໃຫ້ເປັນ
GraphRAG
ສະຖາປັດຕະຍະກຳ RAG ລຸ້ນໃໝ່ທີ່ລວມເອົາ Knowledge Graph ແລະ Vector Search ເຂົ້າດ້ວຍກັນ ເພື່ອນຳໃຊ້ຄວາມສຳພ