Quali problemi sta risolvendo Chroma Vector Database e come ti sta beneficiando?
In realtà, come vediamo, il mondo si sviluppa a un ritmo molto veloce nella tecnologia e vengono prodotti molti dati giorno dopo giorno. Ma è solo la produzione di dati che è vantaggiosa per noi? Dico di no, perché penso che utilizzare questi dati e trovare intuizioni significative da essi sia la cosa vantaggiosa. Quindi i database Chroma fanno esattamente questo, aumentando la rilevanza della risposta ai dati. Come vediamo, ci sono i LLM che hanno cambiato il mercato dell'IA: inizialmente erano con un sistema batch, il che significa che davano risposte solo in base ai dati su cui erano stati addestrati, che diventano dati obsoleti col passare del tempo. Per risolvere questo problema, sono stati introdotti sistemi online che hanno anche il concetto di RAG, che è la generazione aumentata dal recupero -> RAG ha due componenti: il recuperatore e il generatore, che aiutano ad aumentare la rilevanza della risposta dei LLM. Quindi, come vengono implementati i RAG con i LLM? Tutto ciò viene fatto utilizzando database vettoriali che contengono dati estratti con caratteristiche correlate, rendendo la risposta più altamente rilevante. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.