生成式人工智能和大型语言模型 (LLM) 正在引起人们的极大兴趣。它们激发了公众的想象力，因为它们在提示您帮助编写文本时非常有用。但对于开发人员而言，它们更具革命性，因为它们极大地简化了构建 AI 应用程序的方式。让我们来看看为什么。 为什么 AI 直到最近才变得困难 传统上，构建 AI 应用程序的过程分为四个步骤： 将最相关的数据片段编码为向量。理解什么是“最相关的部分”是一个难题，通常需要构建一个单独的模型来解决这个问题，而不是做出有根据的猜测。从原始数据中提取相关片段是另一个难题。 （这些都是重要的问题，这就是为什么 .) 我们建立了 Kaskada 来解决它们 使用这些向量训练模型以实现您的目标。例如，Netflix 最重要的目标之一是预测“乔纳森登录后想看什么”。如果您遇到像图像识别这样的常见问题，您可以“微调”现有模型而不是从头开始，但这通常是数小时或数天的许多 gpus 领域。 部署模型并将其公开为 API。 要在生产中运行它，请通过与步骤 1 中相同的编码运行您的实时数据，然后通过您构建和部署的模型发送它以进行预测（“推理”）。 第 3 步通常很简单（尽管 );步骤 1、2 和 4 都涉及定制解决方案，这些解决方案可能需要难以找到的技能。 并非没有挑战 毫不奇怪，当一个问题领域需要一个博士团队来成功解决它时，除了少数公司之外，这将是成本和技能高昂的。 为什么 AI 现在对于法学硕士来说很容易 每个人都对带有 LLM 的生成 AI 如此兴奋的一个原因是，你通常可以在没有上述任何步骤的情况下“足够好”地解决问题。使用生成式 AI，您的工作是： 弄清楚如何将您的数据以文本形式导入 GPT 用英语制定关于该数据的查询 就是这样，真的。其他一切都是细节。 最重要的细节：你在第 1 步中给 GPT 什么数据？你不能把所有东西都扔给它；它只能处理 GPT-3.5 中的 4k 令牌，或在 GPT-4 中最多处理 32k，这要慢得多且成本更高。 矢量搜索使您能够采用您已经创建的要发送到 GPT 的确切查询，并将其扔到您的数据库中，您可以在其中放置您对客户的所有了解。矢量搜索从字面上回答“与此查询最相关的数据是什么”，您无需做任何进一步的工作——这几乎是神奇的。  （我坚信矢量搜索应该是你的主要应用程序数据库的一个特性，而不是一个单独的系统，这就是为什么  .) 我们将它添加到 Apache Cassandra 和 DataStax Astra DB 获得最相关的数据和查询后，将它们捆绑在一起并调用 OpenAI，您会得到答案，然后就完成了。 （我正在掩盖一些挑战，比如“ 因此您可以使用答案并将其合并到您的应用程序中，”但这些都是软件工程师已经知道如何解决的挑战。） 您如何让 LLM 以严格定义的格式回答 因此，流媒体内容提供商会使用如下数据：他看了多久；加上我们能想到的所有元数据，然后将其全部反规范化为单个文本 blob，并通过编码器运行它以获得向量。 如果这是 Netflix，那将非常容易，因为 ，因此无需启动新系统或聘请博士。您只需要您的开发人员编写一个查询，将元数据汇总到一个表中，然后将每一行发送到 Google 的 或 OpenAI 的 将它们转换为向量的 API（称为 ). Netflix 已经在 Cassandra 中拥有他们的数据 棕榈 阿达 嵌入 完成后，您可以使用这样的查询从 Cassandra 获取相关行，where ?是您从同一嵌入 API 获得的查询向量的绑定变量：   SELECT original_data_text FROM user_recommendation_data WHERE user_id = 'jonathan' ORDER BY embedding ANN OF ? LIMIT 20 然后，您将这些结果添加到您的 LLM 提示中，然后……就是这样。现在你有一个推荐系统，是你在一周内建立的，没有博士学位，只是 和你选择的法学硕士。 阿斯特拉数据库 传统模式还有用吗？ 当他说只有在你用尽了 LLM 的更简单方法后才考虑微调或自定义模型。然而，LLM 比具有更小和/或更仔细调整的特征向量的定制模型更慢且更昂贵。此外，在 Netflix 这样的用例中，您想要获取机器可读的输入并取回机器可读的输出，与通过文本和英语来回切换相比，您通常可以使用自定义模型获得更准确的结果。 特拉维斯费舍尔是正确的 但即使您确实需要构建自定义模型，LLM 也可以帮助您生成数据、标签和特征。然而，这是另一篇文章的主题！ 我怎样才能试试这个？ 我推荐阅读 涵盖了这一切如何运作的下一个层次。然后 对于支持矢量搜索的 Astra DB，以及 在矢量搜索法学硕士。准备好：这会很有趣！ 走向数据科学的文章 报名 注册我们 6 月 15 日的网络研讨会 作者：Jonathan Ellis，DataStax

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LLM 和矢量搜索如何彻底改变构建 AI 应用程序

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