AI 为什么会产生幻觉
大家好，我是程序员小灰，现在 AI 已经越来越普及，我们很多工作也能使用 AI 来进行提效，特别是大型语言模型（LLM）。你可能已经遇到过，AI有时候会一本正经地胡说八道，回答完全离谱，比如我们问 AI 什么是。“龙飞凤舞”，它可能会跟你说这是一种民族舞蹈。像这样的情况情况被称为“幻觉”，这由于AI在内容生成时并不总是基于真实的知识库，所以难免会闹出笑话。
那怎么解决这个问题呢？这里就得提到一个技术叫 RAG，全称是“检索增强生成”（Retrieval-Augmented Generation）。简单来说，RAG 就像是在AI生成内容之前让它先查查资料，把相关的真实信息“检索”出来，这样生成的内容就更靠谱了。而实现这个检索的关键工具，就是向量数据库。向量数据库把文档、图像等各种信息转成“向量”形式，方便根据相似度找到最相关的内容。这样一来，RAG 技术和向量数据库的结合就像是AI的外挂知识库，让它生成答案前先看看“知识库”，减少胡说八道的可能性，也让AI显得更专业可靠。
什么是向量数据库
在传统数据库里，我们找信息主要是靠“关键词”，就像去书架上找书，只要输入书名《漫画算法》就能找到这本书。但关键词搜索有个局限，就是它不理解内容的“特征”。举个例子，如果你想找一本“封面上有只小仓鼠的算法书”，那传统的关键词搜索就帮不上忙了，因为它只能按照标题或者标签来匹配。
向量数据库就不一样了，它关注的是内容的“特征”相似度，而不是简单的关键词匹配。它能把文本、图片、音频等内容转成高维向量，变成一串独特的“特征码”，然后根据这些特征来找到最相似的内容。
关于什么是“特征码”，通俗来解释，我们区分不同物品通常是通过观察它们的“特征”，比如，我们可以通过体型大小、毛发长短、耳朵形状等特征来区分不同品种的猫咪。
假设我们把猫按体型大小排成一列，体型大的猫在“右边”，体型小的猫在“左边”，这样每只猫的体型就有了一个从0到1的数值。不过，光靠体型一个特征还不够，比如布偶猫、英国短毛猫和美短的体型差不多。这时我们再加上“毛发长度”作为第二个特征，把每只猫放在“二维平面”上，就能轻松区分更多品种。
如果还不能完全区分，比如苏格兰折耳猫和美短，我们可以再加“耳朵形状”这一特征。这样每只猫就有了“多维坐标”，在特征够多的情况下，所有的猫都能被准确分开。
通过这种“特征搜索”让我们可以更精准地查找相关信息，即使没有明确的关键词也能找到相关内容。
那为什么程序员要关心向量数据库呢？因为在AI时代，尤其是生成式AI应用中，向量数据库是能让AI更“靠谱”的关键工具。它为AI提供了一种查找真实知识的方法，减少模型幻觉。因此，对于开发者来说，向量数据库是不可或缺的新武器，不仅能让AI表现更智能，还能显著提升查询的准确性。
现在很多企业在尝试自行搭建向量数据库，想要更好地支持AI应用和大模型，但实际操作起来却遇到了不少挑战。首先是部署成本和时间投入。向量数据库的搭建并不像传统数据库那么简单，从基础架构到功能调试，每一个步骤都可能需要大量的资源投入，这对于技术团队和预算有限的企业来说，是一个不小的压力。
其次是技术复杂性和稳定性。向量数据库在处理高维数据和相似度搜索方面有很高的技术要求，很多开源方案虽然可以自行搭建。但是在高并发查询和大数据量处理时，系统的性能和可靠性成为难题，同时也需要专业的运维团队持续监控和优化成本较为高昂。
为了解决这些问题，腾讯云向量数据库作为一种成熟的解决方案，能够帮助企业绕过这些难题。它不仅开箱即用免去繁琐的运维，同时具备高性能和高可用性的特点。相比其他产品或自荐方案，腾讯云向量数据库性价比优势明显，企业只需通过简单的配置就能快速实现AI应用的落地，让AI的应用变得更加轻松和高效。
腾讯云向量数据库的独门绝技
灵活的数据管理
腾讯云向量数据库在数据管理上展现了极高的灵活性。用户可以随时对数据进行添加、删除、搜索和更新操作，且所有的更改都会实时生效，确保信息的时效性。这种实时的数据管理功能，特别适合需要频繁更新和查询数据的场景，不仅提高了工作效率，还让数据管理变得更为便捷。
AI 套件
RAG落地主要有三个核心部分：解析识别、内容拆分、Embedding。在以前都是业务侧需要去完成，里面有非常复杂的原理和工程优化办法，业务想要实现高质量的RAG应用非常困难，而腾讯云向量数据库提供的AI套件可以简化这三个步骤，交由数据库来处理，业务团队只需要关系业务逻辑，而不需要关心造轮子的工作。而现在用户只需上传原始文档，腾讯云向量数据库就会自动文档解析、信息补充、向量化和内容检索等功能，并提供多样化配置选项，有效提升文档检索的召回效果，只需数分钟内即可快速构建知识库，大幅度的降低了知识库的搭建门槛，提升企业开发效率。
AI 套件是腾讯云向量数据库提供的一站式文档检索解决方案。在接收到用户上传Markdown、PDF、Word、PPT等格式的文件，腾讯云向量数据库便会自动完成文本分割、信息补充、向量化和索引构建等步骤，从而快速建立知识库。在检索过程中，系统会先根据分割后的文本进行相似度计算，并结合词向量对结果进行精细排序，最终返回排名靠前的Top K条数据及其上下文内容。此方法通过词级精排，带来更精准、专业的检索体验。以下示例展示了Markdown格式的应用。
DMC可视化操作界面
腾讯云向量数据库还配备了DMC（Data Management Console）可视化操作界面，使得数据管理过程更为直观。用户可以在DMC界面中轻松地进行数据查询、管理和配置操作，不需要过多的命令行操作。通过这一界面，可以上手体验进行简单的操作，快速熟悉向量数据库，大幅降低了操作的难度。这种友好的可视化设计让数据库的管理体验更为高效、流畅。
DMC 界面
技术优势
腾讯云向量数据库源自腾讯集团自研向量检索引擎OLAMA，自2019年上线至今，经过5年打磨，集团内部已有60+业务线上使用，覆盖搜索、推荐、AI场景，日均处理超8500亿次检索请求。
1.性能和扩展性
腾讯云向量数据库首家通过信通院的标准认证，单索引支持千亿级别的数据规模和 500W QPS以及毫秒级响应延迟，在不同维度的性能数据都领先于其他同类产品。对于程序员来说，高性能意味着在处理大量向量数据时，不用担心数据库“拖后腿”。除了性能方面以外，腾讯云向量数据库还支持水平扩展，能轻松应对百亿级的数据规模，真正实现高效的查询和快速的响应，满足了AI和大数据时代的高性能需求。
2.高可用性
腾讯云向量数据库的系统架构设计确保了极高的可靠性。它采用了多副本和多可用区架构，即便遇到节点故障或者负载突增，服务依然稳定流畅，做到“哪怕有节点故障，服务依旧稳得一批”。系统还保证了99.99%的可用性，这意味着几乎没有停机风险，适合各种关键性业务场景，让开发者安心使用，不必时刻担心系统会出问题。
行业认可
国内唯一的中型厂商入围Forrester榜单
国际权威研究机构 Forrester 在最新发布的《2024 年第二季度向量数据库市场概览》报告中，对腾讯云向量数据库给予了权威认可和推荐。在这份报告中，Forrester 将全球向量数据库厂商分为小型、中型和大型厂商，而腾讯云向量数据库作为国内唯一的中型厂商入围榜单。
首个完成中国信通院向量数据库产品基础能力测试
在中国信通院首批“可信数据库”向量数据库产品测试中，腾讯云向量数据库顺利通过了向量数据库产品基础能力测试。测试依据标准，围绕基本功能、运维管理、安全性、兼容性、扩展性、高可用性及工具生态七大领域进行。
《向量数据库技术要求》标准框架图
实际应用：向量数据库能怎么用？
这里用私有知识库举例：
在实际应用中，大语言模型虽然很强大，但在处理某些专业知识时会有些不足。我们可以利用向量数据库来补充它的知识库，从而扩展它的知识范围。
具体实现步骤：先用腾讯云向量数据库的AI工具上传和处理文件，将其转化为向量数据，然后当用户提问时，通过向量检索找到相关内容，再把问题和内容一起传给大语言模型生成答案。
1.直接给大语言模型（LLM）输入问题，生成答案如下所示。
2.经过向量数据库的 AI 套件从知识库中检索出相似的 TopK 条语料，再送入大模型，生成答案如下所示。
除了用来做私有知识库，向量数据库在推荐系统、智能问答和图片查找中也非常有用，可以让用户体验更好。在推荐系统中，它能根据用户的兴趣推荐更合适的商品或内容，帮助电商或内容平台更精准地服务用户，提升用户满意度。在智能问答中，向量数据库可以根据用户提问，快速找到相关的答案，让查询更快捷。对于图片查找，它能根据一张图片找到相似的图片或关联信息，让系统更聪明、更实用。
最后，腾讯云还发布了最新一期【腾讯云工具指南】，里面包含了最新AI原生云开发工具和最佳实践，欢迎大家扫码免费下载。
今天的分享就到这里啦！不知道大家在使用AI或数据库时有没有遇到过类似的痛点？或者，你是否有自己的向量数据库应用场景？欢迎在评论区留言讨论，分享你的想法和经验！希望大家可以一同交流，把向量数据库的更多玩法挖掘出来！
