向量加成，基于 LLM 构建AI知识库问答应用

基于大语言模型的问答系统,可以支持更加智能和自然的交互。基于ChatGLM6B大语言模型像GPT模型一样学习了大量文本数据,可以完成诸如问答、对话、文本生成等任务。将其应用于知识库,可以实现更智能的问答服务。

利用Serverless架构,我能够一步实现按需弹性扩展。函数计算让你只需为实际使用的计算能力付费,不需要管服务器的管理,可以按需弹性扩展计算资源。PostgreSQL数据库提供了良好的性能和丰富的功能。它是一个高性能的开源关系型数据库,支持丰富的数据类型、高级索引、事务等特性。作为知识库存储层,可以很好满足需求。NAS网络存储具有高可靠、高可用的特点。它可以为知识库提供持久化的存储,同时支持共享访问。结合函数计算的Serverless架构,可以实现高效的数据访问。

Serverless架构可以根据使用情况弹性调整资源,避免资源浪费。相比维护整套服务器集群,能够显著降低使用成本。并且部署和维护简单。基础设施已经具备,直接使用云服务即可,不需要自己搭建和调试复杂的分布式集群,可以缩短项目实施周期。不用还可以毫无负担轻松释放。

那么向量加成是什么意思那？pgvector是PostgreSQL的一个向量搜索扩展,它可以在PostgreSQL数据库中进行高效的向量相似度搜索。这种架构能够实现功能强大且智能的知识库问答服务,并且具有较高的性能、可靠性和可扩展性,是构建知识库型AI系统的一个非常好的选择。