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大模型——基于 StarRocks 的向量检索探索

大模型——基于 StarRocks 的向量检索探索

AI 和大模型无疑是当前的热门话题，作为从事数据工作的我们，也希望能够紧跟这一趋势，探索如何与 AI 实现更紧密的结合。这正是我们最初的诉求。随着大模型的兴起，推动了公司在这一背景下对向量检索场景的深入探索，也为我们进一步拓展在 StarRocks 上的应用提供了新的机遇。

向量检索技术浅析

什么是向量检索

大模型——基于 StarRocks 的向量检索探索_第1张图片

什么是向量检索呢？简单来说，向量检索是**通过给定一个查询向量，在特征数据库中找到与之距离最近的 k 个向量。**举个例子，如果我们把今天会场的所有人作为特征向量，那么向量检索的任务就是找到与我最相似的 10 个人。用通俗的语言来说，它其实就是一个 Top N 查询。虽然本质上，向量检索就是一个 Top N 查询，但由于深度学习中几乎所有内容都用向量表示，所以我们将其称为“向量检索”。

近似最近邻查询

之所以在向量检索中进行 Top N 查询显得如此复杂，主要原因在于向量本身的维度通常非常高。这导致了计算的复杂性，每次计算都需要进行

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