在现代商业世界中，及时、准确地获取公司内部知识至关重要。使用 Aleph Alpha 的 Luminous 等人工智能语言模型 (LLM)，可以有效地使用这些信息并在用户友好的聊天环境中传递这些信息。在这篇博文中，我将展示以专业方式搜索文档和其他知识所需的流程和组件。通过这种方式，员工和客户可以与公司文档进行聊天和交互。首先，我想简单介绍一下基础知识。
嵌入
嵌入是表示多维空间中单词、句子或文档的含义或语义概念的数值向量。下图非常清楚地展示了这个概念。
基本思想是通过嵌入模型处理不同类型的输入，例如不同的 德国 whatsapp 数据 语言、图像和语音。该嵌入模型基于大型语言模型（LLM），该模型已被修改，以便仅输出内部表示（即中间步骤中的信息）。然后可以将这些向量相互比较。
法学硕士的优势在于其所接受的广泛的世界知识。这使得模型能够理解单词背后的基本概念。例如，它认识到术语“狗”、“狗”和狗的图片实际上代表相同的概念。这种能力扩展到多语言和多模式内容，还包括同义词识别。利用这些功能可以使搜索更加高效，因为它不再关注匹配单词，而是匹配概念。通过将文本转换为嵌入，我们可以通过计算不同文本元素向量之间的距离来衡量不同文本元素之间的相似度。这使得能够有效地识别和比较语义相似的内容。
大型语言模型 (LLM)
法学硕士是旨在创建和理解类人文本的人工智能模型。这些模型基于神经网络，特别是所谓的变压器架构。法学硕士接受来自互联网的大量文本的培训，学习识别语言中的模式和联系。
大型语言模型的一个著名示例是 OpenAI 的 GPT-3，其中 GPT 代表“生成式预训练 Transformer”，或者来自 Aleph Alpha 的 Luminous 模型。这些模型能够生成连贯且相关的自然语言文本、回答问题、翻译文本，甚至用编程语言解决简单的任务。
ChatGPT 也是一种大型语言模型，但已针对与人的对话进行了优化。
矢量数据库
矢量数据库是一种特殊形式的数据库，旨在将数据存储为高维矢量。这些向量中的每一个都具有一定数量的维度，其范围可以从十到几千，具体取决于数据的复杂性和粒度。矢量数据库特别适合存储可以表示为矢量的数据，例如文本、图像和音频文件。
与传统数据库相比，矢量数据库的主要优势在于它们专门针对矢量处理进行了优化，从而可以直接进行矢量比较。嵌入创建过程只需完成一次或在添加新文档时根据需要进行更新。这显着简化并加快了信息的管理和检索，这对整个系统的效率产生了积极的影响。