30次向量引擎免费体验,真香!向量加成,效率翻倍,人人都有专属AI助手

本文涉及的产品
RDS PostgreSQL Serverless,0.5-4RCU 50GB 3个月
推荐场景:
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阿里云百炼推荐规格 ADB PostgreSQL,4核16GB 100GB 1个月
简介: 基于 LLM + RDS PostgreSQL 搭建 AI 智能助手

随着ChatGPT的问世,人们开始认识到大语言模型(Large Language Model,简称 LLM)和生成式人工智能(Artificial Intelligence Generated Content,简称 AIGC)在多个领域的潜力,如文稿撰写、图像生成、代码优化和信息搜索等。LLM已成为个人和企业的得力助手,并朝着超级应用的方向发展,引领着新的生态系统。


目前,LLM在处理通用问题方面表现较好,但由于训练语料和大模型的生成限制,对于专业知识和时效性方面存在一些局限。在信息时代,企业的知识库更新频率越来越高,而企业所拥有的垂直领域知识库(如文档、图像、音视频等)可能是未公开或不可公开的;对于个人来说,个人知识标签、爱好属性也无法在大模型中直接体现。因此,如果想在大语言模型的基础上构建属于特定垂直领域的AI产品,就需要不断将自身的知识库输入到大语言模型中进行训练。


阿里云瑶池旗下的云数据库RDS PostgreSQL版为开发者提供了一个使用大语言模型的最优路径,通过提示调整(Prompt-tuning)的方式,可以直接基于大语言模型构建个人或者企业垂直领域的知识库,让 LLM 成为你的私人智能助理。同时,业务应用中产生的点赞交互、对话记录、对话时间等数据也可以在RDS PostgreSQL中持久化。


数据不出库使得私域业务的构建更加简单轻便,可以避免在多个专用数据库间搬运向量数据带来的数据一致性、维护成本、冗余数据、分布式组件等问题。


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LLM对于专业性、时效性的知识理解欠缺


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LLM + RDS PostgreSQL 对杭州亚运会知识的解读


在本实验场景中,我们将向大家介绍如何基于 LLM + RDS PostgreSQL 搭建 AI 智能助手,本次实验中你可以享受 30次 免费的RDS PostgreSQL向量数据库体验额度,亦可直接基于已创建的 RDS PostgreSQL 数据库开始构建专属于你的个人知识库。


0303.png

应用架构图




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