云數(shù)據(jù)倉庫+ByteHouse+架構下的+RAG+技術實踐與性能優(yōu)化-火山引擎+田昕暉_第1頁
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.....介量......https://towardsdatascienc?LSH?Tree-based?Cluster-basedhttps://www.pinecone.io/learn/series/faiss/vector-indexes/）：圖https://www.pinecone.io/learn/ser從clickHouse到ByteHouse多年域內業(yè)務打磨（字節(jié)90%OLAP場景），基于云原生架構重構的商業(yè)化產(chǎn)品造…………寬表/雪花/星型(/WKB/GeoJson）半/非結構化SELECTid,distFROMtestWHERElabel=‘cat’ORDERBYL2Distance(embeding,[0.12,1.45,2.12,0.54])LIMIT10SELECTid,distFROMtestWHERElabel=‘cat’ORDERBYL2Distance(embeding,[0.12,1.45,2.12,0.54])LIMIT10VectorDBBench：/zilliztech/VectorDBBench20ms30ms查詢具體文本：精確匹配?日志查詢,關鍵詞匹配查詢近似文本：相似度計算(BM25)https://huggingface.co/datasets/namespace-Pt/msmarco?VectorSearch：0.94?FullTextSearch：0.92?Multi-VectorSearch?生態(tài)對接、鏈路簡化WhyRAG:讓大模型能夠按照用戶的問題準確回答結果不一致問題的隱患：對于數(shù)據(jù)引擎的展望：?作為檢索服務：準確度+性能+更多的檢索方式(Text2SQL)?Pipeline更多的融合：大模型以及其他模型的推理及調用能力,Agent定義與交互算子,AutoQuTHANKS智能未來，探索

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