使用现有的向量数据库在LLM中利用您的数据
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内容提要
向LLM模型添加内部数据存储的数据可以提升模型性能，使用本地事实知识来提示LLM可以得到与组织已知情况相关的回答，减少“AI幻觉”并提高相关性。Apache Cassandra 5.0、OpenSearch和PostgreSQL是实施LLM的最直接途径，它们提供定制和准确的AI体验。开源向量数据库是解决定制LLM响应的解决方案。
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关键要点
- 向LLM模型添加内部数据存储的数据可以提升模型性能。
- 使用本地事实知识提示LLM可以减少“AI幻觉”，提高相关性。
- Apache Cassandra 5.0、OpenSearch和PostgreSQL是实施LLM的直接途径。
- 开源向量数据库是定制LLM响应的解决方案。
- 向量数据库存储嵌入向量，帮助LLM理解复杂和非结构化数据集。
- RAG过程利用向量数据库提高文档查询的效率和准确性。
- Apache Cassandra 5.0增加了原生向量索引和向量搜索功能。
- OpenSearch提供搜索、分析和向量数据库能力的组合，支持高可用性和低延迟。
- pgvector扩展使Postgres成为强大的向量存储，适合处理智能数据。
- 解决定制LLM响应的方案不一定需要昂贵的专有向量数据库。
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