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向量數(shù)據(jù)庫王冠易主!李開復的零一萬物支棱起來了

3 月 11 日,龍?zhí)ь^之日,零一萬物宣布成功研發(fā)其基于全導航圖技術打造的新型向量數(shù)據(jù)庫“笛卡爾(Descartes)”,并包攬權威榜單 ANN-Benchmarks 的 6 項數(shù)據(jù)集評測第一名。

這標志著向量數(shù)據(jù)庫排行榜的頭號交椅再次易主。

笛卡爾包攬 6 項第一

向量數(shù)據(jù)庫,又被稱為 AI 時代的信息檢索技術,是檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)內核技術之一。

ANN-Benchmarks 是當下業(yè)界最權威的向量數(shù)據(jù)庫性能測試工具,它可以展示不同算法在不同真實數(shù)據(jù)集下的表現(xiàn)。

在 ANN-Benchmarks 離線測試中,零一萬物笛卡爾(Descartes)向量數(shù)據(jù)庫登頂 6 份數(shù)據(jù)集評測第一名,比之前榜單上同業(yè)第一名有顯著性能提升,部分數(shù)據(jù)集上的性能提升甚至超過 2 倍以上。

由圖可見,零一萬物向量數(shù)據(jù)庫在 6 份評測數(shù)據(jù)集中都位于最高,曲線位置越偏右上角意味著算法性能越好,笛卡爾包攬 6 項第一。

此前,榜單里六個數(shù)據(jù)集的榜首分屬于兩家廠商,而笛卡爾的包攬結束了這種“分庭抗禮”的局面,成為了大一統(tǒng)的“新王”。

關于零一萬物

零一萬物,是 2023 年初由李開復創(chuàng)辦的 AI 公司。零一萬物已經獲得數(shù)輪融資,估值已超 10 億美元,躋身 AI 2.0 獨角獸行列。

大家對李開復也并不陌生。計算機科學家出身,他的職業(yè)生涯起步于硅谷,先后任職于微軟、谷歌等,后來創(chuàng)立了創(chuàng)新工場,以投資 AI 為人熟知。

零一萬物聚集的技術團隊實力彪悍。團隊成員涉及大模型技術、人工智能算法、自然語言處理、系統(tǒng)架構、算力架構、數(shù)據(jù)安全、產品研發(fā)等領域。聯(lián)創(chuàng)團隊成員包含前阿里巴巴副總裁、前滴滴/百度首席算法負責人、前谷歌中國高管、前微軟/SAP/Cisco/副總裁,算法和產品團隊背景均來自國內外大廠。

2023 年 11 月,零一萬物曾發(fā)布首款開源中英雙語大模型“Yi”。

背后的技術揭秘

回歸本次主題。RAG 向量檢索主要解決兩大問題:一,分別是通過建立某種索引結構,減少檢索考察的候選集。二、降低單個向量計算的復雜度。

對于第一個問題,零一萬物團隊給出量大策略:

全導航圖技術。零一萬物研發(fā)的全局多層縮略圖導航技術,圖上坐標系導航,既能保證精度,又能裁剪大量無關向量。

自適應鄰居選擇策略,填補業(yè)界空白。零一萬物自研的自適應鄰居選擇新策略,使每個節(jié)點可以根據(jù)自身及鄰居的分布特征動態(tài)地選取最佳鄰居邊,更快收斂接近目標向量,從而讓 RAG 向量檢索性能提高 15%-30%。

對于“降低單個向量計算的復雜度”的問題,零一萬物采用了兩級量化方案增強 RAG。

通過用兩級量化降低計算復雜度,同時列式存儲充分利用 SIMD 的并發(fā)能力,進一步發(fā)揮硬件能力,相比傳統(tǒng) PQ 查表,性能得到大幅提升到 2-3 倍。

還有索引結構優(yōu)化、連通性保障等全棧向量技術方案提高笛卡爾向量數(shù)據(jù)庫的性能。

解決大模型當下缺陷

對大模型應用開發(fā)者來說,向量數(shù)據(jù)庫是非常重要的基礎設施,在一定程度上影響著大模型的性能表現(xiàn)。

比如,向量數(shù)據(jù)庫能精準解決大模型當前階段下的重要問題:

實時信息:大模型無法反應最新的信息。向量數(shù)據(jù)庫采用輕量化更新機制,可以快速補充最新信息。

隱私保護:用戶的安全隱私數(shù)據(jù)有泄密風險。向量數(shù)據(jù)通過在推理階段扮演信息傳遞的中間載體,破解了隱私保護的難關。

幻覺矯正:大模型常推理失真或產生幻覺。向量數(shù)據(jù)庫提供的豐富知識參照,有效矯正和減輕此類問題。

推理高效:大模型推理成本高,向量數(shù)據(jù)庫能夠作為一種緩存機制,避免每一次查詢請求都需要重新執(zhí)行復雜的推理計算,節(jié)省計算資源。

伴隨 AI 熱風,向量數(shù)據(jù)庫創(chuàng)業(yè)公司也異軍突起。比如,2023 年,OpenAI 的向量數(shù)據(jù)庫合作方 Pinecone 完成了 B 輪 1.38 億美元融資,國內初創(chuàng)企業(yè) Fabarta ArcNeural 也完成了上億元 Pre-A 輪融資。

笛卡爾將在近期亮相AI產品中

關于數(shù)據(jù)的重要性,有個十分形象的比喻:信息時代的數(shù)據(jù),就是工業(yè)時代的石油。未來,向量數(shù)據(jù)庫,將成為決定大模型天花板的關鍵要素。

零一萬物笛卡爾向量數(shù)據(jù)庫目前聚焦于高性能向量數(shù)據(jù)庫,在實際應用場景中具備超高精度、超高性能核心優(yōu)勢。

超高精度:基于多層縮略圖和坐標系實現(xiàn)層間導航和圖上方位導航,以及圖連通性保障,實現(xiàn)精度大于 99%,相同性能下,精度大幅領先業(yè)內水平。

超高性能:高效的邊選擇和裁剪技術,千萬數(shù)據(jù)庫 ms 響應。

具體來說,高性能向量數(shù)據(jù)庫可以幫助企業(yè)客戶構建私域知識庫、智能客服系統(tǒng);在自動駕駛領域,使用高性能向量數(shù)據(jù)庫可來加速自動駕駛模型訓練等。

零一萬物表示,笛卡爾向量數(shù)據(jù)庫將用在近期即將正式亮相的 AI 產品中,未來也將結合工具提供給開發(fā)者。

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