Quels sont les problèmes que Chroma Vector Database résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?
En fait, comme nous le voyons, le monde se développe à un rythme très rapide dans le domaine de la technologie, il y a beaucoup de données produites jour après jour. Mais est-ce que produire des données est bénéfique pour nous ? Je dis non, car je pense qu'utiliser ces données et en tirer des informations significatives est une chose bénéfique. Ainsi, les bases de données chroma font exactement cela en augmentant la pertinence des réponses de données. Comme nous le voyons, il y a des LLM qui changent le marché de l'IA. D'abord, ils fonctionnent avec un système par lots, ce qui signifie qu'ils ne donnent des réponses qu'en fonction de leurs données d'entraînement, qui deviennent obsolètes avec le temps. Pour résoudre ce problème, des systèmes en ligne ont été introduits, qui ont également le concept de RAG, qui est la génération augmentée par récupération. RAG a deux composants : le récupérateur et le générateur, qui aident à augmenter la pertinence des réponses des LLM. La mise en œuvre de RAG avec les LLM se fait grâce à l'utilisation de bases de données vectorielles qui contiennent des données extraites avec des caractéristiques pertinentes, ce qui rend les réponses plus hautement pertinentes. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
