别怕秒光!腾讯云这款大模型好物,今后管够
客服机器人、智能助手、问答系统...大模型时代,想干的有点多。 别急,先考虑好这件「头等大事」: 如何将企业数据高效接入大模型? 向量数据库,就是数据和大模型之间的这座桥。 它把数据向量化,然后进行存储和查询,极大地提升效率、降低成本,解决了大模型预训练成本高、存在幻觉、没有“长期记忆”、知识更新不及时等问题。 用大模型前,如果要拉个购物清单,别忘了它。 刚刚,腾讯云向量数据库全量开放公测! 这是国内首个从接入层、计算层、到存储层提供全生命周期AI化的向量数据库。 7月发布以来,它的应用全面加速:
举个例子—— 百川智能,除了利用云上算力打造大模型,还联合腾讯云向量数据库,搭建基于用户知识库的智能问答演示系统,帮助用户构建个性化的知识库。 同时,还通过“大模型集成向量数据库"的模式,一起构建AIGC行业解决方案。 目前,该方案已在百川智能AIGC黑客马拉松中试水,帮助企业与个人开发快速落地大模型应用。 腾讯云向量数据库,战斗力肉眼可见: - 高达100亿级向量检索规模,将延迟控制在毫秒级。从大模型预训练数据的分类、去重到清洗,再大规模的向量请求都能满足。 - 计算成本低于行业水平2倍以上。如果将向量数据库作为外部知识库,用于模型推理,可以将成本降低2-4个数量级。 - 最高支持每秒百万次的查询量(QPS),领先行业平均水平1.5倍以上,稳稳hold住企业的AI查询峰值请求。 - 独家集成Embedding功能,对齐传统数据库使用体验。不用再关注向量的生成过程,也可以实现数据快速处理,轻松拥抱AGI生态。 - 以前,将数据接入大模型需要花1个月左右,使用腾讯云向量数据库3天时间即可完成,极大降低企业接入成本。 今年来,腾讯云针对大模型场景,已经建立起覆盖数据预处理、预训练、精调、推理等全流程的laaS层基础设施、PaaS层计算平台与上层工具的全套解决方案。 用云上基础设施加速AIGC全面落地,我们继续努力! |
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