零一万物自研全导航图向量数据库,横扫权威榜单6项第一
作者:小确幸
时间:2024-03-11
来源:互联网
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3月11日,零一万物宣布推出基于全导航图的新型向量数据库「笛卡尔(Descartes)」,已包揽权威榜单ANN-Benchmarks6项数据集评测第一名。向量数据库,又被称为AI时代的信息检索技术,是检索增强生成(Retrieval-AugmentedGeneration,RAG)内核技术之一。对大模型应用开发者来说,向量数据库是非常重要的基础设施,在一定程度上影响着大模型的性能表现。在国际权威评测平台ANN-Benchmarks离线测试中,零一万物笛卡尔(Descartes)向量数据库登顶6份数据集评测
实时信息:大模型训练时间长,更新慢,无法反应最新的信息,其知识存在「截止期」的挑战。向量数据库采用轻量化更新机制,可以快速补充最新信息。 隐私保护:用户的安全隐私数据不宜直接提供给大模型训练,否则会有泄密风险,向量数据通过在推理阶段扮演信息传递的中间载体,破解了隐私保护的难关。 幻觉矫正:大模型常表现出的推理失真或产生幻觉的现象,可以通过向量数据库提供的丰富知识参照,有效矫正和减轻此类问题。 推理效率:大模型推理成本高,向量数据库能够作为一种缓存机制,避免每一次查询请求都需要重新执行复杂的推理计算,大大节省了计算资源。








领先的全导航图技术。目前业内现状主要通过哈希、KD-Tree、VP-Tree 等方式,导航效果不够精确,裁剪力度不够,零一万物研发的全局多层缩略图导航技术,图上坐标系导航,既能保证精度,又能裁剪大量无关向量。 首创自适应邻居选择策略,填补业界空白。零一万物自研的自适应邻居选择策略,突破了以往仅依赖真实 topk 或固定边选择策略的局限,新策略使每个节点可以根据自身及邻居的分布特征动态地选取最佳邻居边,更快收敛接近目标向量,从而让 RAG 向量检索性能提高 15%-30%。
超高精度:基于多层缩略图和坐标系实现层间导航和图上方位导航,以及图连通性保障,实现精度大于 99%,相同性能下,精度大幅领先业内水平。 超高性能:高效的边选择和裁剪技术,千万数据库 ms 响应。
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