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向量数据库的工作原理大模型将大模型推理能力融入数据处理全流程,以下结合向量数据库、embedding、BGE、RAG、LLM、自然语言处理解析核心特性。
一、大模型驱动的向量化
采用BGE等专用向量化大模型生成高质量embedding向量,相比传统模型提升语义表征精度。例如,在金融领域,BGE可捕捉金融术语的细粒度语义差异,使相似金融文本的向量距离更精准。
二、智能索引优化机制
LLM根据数据分布动态调整向量索引策略:对高频查询数据采用精细化索引,对低频数据采用轻量化压缩。该机制使向量数据库在千亿级数据下仍保持毫秒级检索性能。
三、RAG与大模型的深度协同
当用户查询时,LLM生成多维度查询向量,触发RAG从向量数据库中检索跨模态embedding。例如在电商场景中,同时检索商品图像向量、用户评价文本向量,结合大模型生成个性化推荐理由。
结语
向量数据库的工作原理大模型通过向量数据库、embedding、BGE、RAG、LLM、自然语言处理的技术升级,构建了智能化数据处理体系,为企业非结构化数据管理提供更强的语义理解与推理能力。
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