ベクトルデータの容量を96%削減するBinary Embedding
導入 こんにちは、株式会社ナレッジセンスの須藤英寿です。普段はエンジニアとして、LLMを使用したチャットのサービスを提供しており、とりわけRAGシステムの改善は日々の課題になっています。 RAGのシステムの中では、どんな情報にアクセスするかを決定する際に、Embeddingと呼ばれる文章をベクトル化する技術が使用されています。そして多くの場合では小数(float)の多次元ベクトルが採用されています。 しかし、Embeddingの中には各ベクトルの数値を1Bitのデータとして扱うBinary Embeddingというものが存在します。 本記事では、Embeddingの手法の一つであるそのBinary Embeddingについて解説と検証を行います。 サマリー Binary Embeddingを採用することで以下のような効果を得ることができます。 保管するベクトルデータの容量を96%ほど削減で
Picking a vector database: a comparison and guide for 2023
In an era where semantic search and retrieval-augmented generation (RAG) are redefining our online interactions, the backbone supporting these advancements is often overlooked: vector databases. If you're diving into applications like large language models, RAG, or any platform leveraging semantic search, you're in the right place. Picking a vector database can be hard. Scalability, latency, costs
ChatGPT x LangChain で独自ドキュメントのベクターストア検索をチューニングする - GMOインターネットグループ グループ研究開発本部
D.Mです。 ChatGPT を開発の現場で活かしていくためにベクターストア活用の方法を検証しました。 結論ファースト A. ベクターストアに入れる元ネタドキュメントの抽出 ⇒ unstructured が使えるかも B. ベクターストアに入れる元ネタドキュメントのチャンク分け ⇒ タイトル。キーワードをメタデータで付加 C. ベクターストアに投げる質問プロンプトの最適化 ⇒ 形態素またはキーワード抽出でプロンプトを精査 D. ベクターストア検索結果の精査 ⇒ ContextualCompressionRetriever による検索結果要約とDocumentCompressorPipeline による検索結果絞り込みがよさげ 「検索結果が質問に沿ったものか精査させる」タスクをChatGPTに担当してもらうことが私の業務課題には適しているのではという気付きがありました。 E. （おまけ）ベク
Vector databases (4): Analyzing the trade-offs
Choosing the right vector DB solution#Welcome back! In the previous post in this 4-part series, we looked at the different types of indexes typically used in vector DBs. However, indexing is just a small part of the bigger elephant in the room when it comes to vector databases. Recall that in part 2, we described what a vector database is. To distinguish between the various vector DB offerings out
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RAGs powered by Google Search technology, Part 2 | Google Cloud Blog
Build and deploy a RAG app with Pinecone Serverless
GitHub - langchain-ai/pinecone-serverless
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Survey of Vector Database Management Systems
Vector Databases Deep Dive
GitHub - erikbern/ann-benchmarks: Benchmarks of approximate nearest neighbor libraries in Python
Big Vector Search - The Billion-Scale Approximate Nearest Neighbor Challenge
Abusing CSS Selectors to Perform UI Redressing Attacks
Chat with your data using OpenAI, Pinecone, Airbyte and Langchain
GitHub - outerbounds/rag-demo
Retrieval-Augmented Generation: How to Use Your Data to Guide LLMs | Outerbounds
Quickstart - Pinecone
Vector databases (2): Understanding their internals