Was ist ein Problem? Chroma Vector Database Solving und wie profitieren Sie davon?
Tatsächlich sehen wir, dass die Welt sich in einem sehr schnellen Tempo in der Technologie entwickelt, und es werden Tag für Tag viele Daten produziert. Aber ist es nur vorteilhaft, Daten zu produzieren? Ich sage nein, denn ich denke, dass es vorteilhaft ist, diese Daten zu nutzen und sinnvolle Erkenntnisse daraus zu gewinnen. Chroma-Datenbanken tun genau dies, indem sie die Relevanz der Datenantworten erhöhen. Wie wir sehen, gibt es LLMs, die den KI-Markt verändert haben. Zuerst arbeiteten sie mit einem Batch-System, was bedeutet, dass sie nur Antworten gemäß ihren trainierten Daten geben, die mit der Zeit veralten. Um dieses Problem zu lösen, wurden Online-Systeme eingeführt, die auch das Konzept von RAG haben, was für Retrieval Augmented Generation steht. RAG hat zwei Komponenten: Retriever und Generator, die helfen, die Relevanz der LLM-Antworten zu erhöhen. Wie RAG mit LLM implementiert wird, geschieht alles durch die Verwendung von Vektordatenbanken, die relevante, extrahierte Datenmerkmale enthalten, die die Antworten noch relevanter machen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
