用户在使用LLM进行特定垂直领域的知识问答时，往往会遇到大语言模型（LLM）上下语义理解不够、专业知识深度不足、内容时效性差等问题。
Rapids VectorDB 具备数据向量化储存和向量索引能力，可基于通用大语言模型助力企业高效、简单地应用完美适配业务场景的大模型，从而实现特定垂直领域的知识问答、推荐排序、异常检测等功能与应用。
为什么需要Rapids VectorDB
由于在训练时训练语料的限制，最终产生的LLM往往只具备通用知识，而不具备特定垂直领域的知识，尤其是企业内部信息。
如果构建具备特定垂直领域知识的LLM，需要将特定垂直领域的知识作为新的语料来微调通用大模型，不仅耗费大量算力，而且每次信息的更新都需要重新进行模型训练，还无法保证结果的准确性。
另一方面，可以将特定垂直领域的知识作为提示（prompt）输入给通用大模型，由此得到准确的结果。但由于LLM对提示词的长度有限制，其可以获取的信息非常有限，难以记住全部的知识信息，因此无法回答垂直领域的问题。
将Rapids VectorDB作为通用大模型外部的信息源，可以为通用大模型提供专用数据和知识、历史知识和经验，而无需重新训练，即可很好地解决通用大模型专业知识深度不足、内容时效性差的问题。
Rapids VectorDB支持数据向量化储存和向量索引
柏睿向量存储查询引擎Rapids VectorDB基于具有完全自主知识产权的全内存分布式数据库RapidsDB，采用向量嵌入技术，有力支持数据的向量化储存和向量索引。
RapidsDB的数据联邦机制可以有效支持结构化数据和向量数据的存储与查询，全内存分布式架构与大规模并行计算引擎则使其具备了高性能、高可用与扩展的特点，可实现对向量的高效检索。
向量嵌入（vector embedding）是一种将非数值的词语或符号编码成数值向量的技术，是自然语言处理与深度学习中常用的预处理技术。柏睿数据采用向量嵌入技术，能够将文本向量化，并将其与向量数据库中存储的海量向量进行相似度搜索与匹配，通过计算两个向量之间的距离来判断向量的相似度，以实现企业业务场景中的智能化应用需求，如语义搜索和知识问答，对图像、音频、视频等非结构化数据进行相似度搜索，推荐排序，异常检测等功能。
垂直专业领域的知识问答功能的技术实现思路
柏睿数据Rapids VectorDB，基于大语言模型（LLM）实现特定垂直领域的知识问答功能的技术思路如下。
步骤1: 知识存储
首先提取原始文档的文本，将这些文本进行分割与切块，将文本块放入向量嵌入模块，生成文本向量，并存储于Rapids VectorDB中。
步骤2：问题提取
用户提出的问题经由向量嵌入模块，转为向量。
步骤3： 知识搜索
将转为向量的问题作为查找项，进入Rapids VectorDB中查找与之相似度最高的文本块。
步骤4：推理回答
用户提出的问题与查找到的相关知识将被组合并被LLM处理，最终返回用户所需要的答案。
目前，柏睿向量存储查询引擎基于LLM的应用场景还在不断深化与升级。依托LLMOps平台、Rapids AI等柏睿数据新一代全栈数据智能产品体系，柏睿数据为企业AI大模型发展提供从数据采集、存储、计算分析到模型训练、部署、应用的全生命周期解决方案，助力企业高效、安全、轻松地通过个性化的AI大模型，构筑匹配自身行业垂直领域的数字化、智能化能力。
