Que problemas é Chroma Vector Database E como isso está te beneficiando?
Na verdade, como vemos, o mundo está se desenvolvendo em um ritmo muito rápido na tecnologia, há muitos dados sendo produzidos dia após dia. Mas apenas produzir dados é benéfico para nós? Eu digo que não, porque acho que usar esses dados e encontrar insights significativos a partir deles é algo benéfico. Então, o Chroma DB está fazendo exatamente isso, aumentando a relevância da resposta dos dados. Como vemos, existem LLMs que mudaram o mercado de IA. Primeiro, eles funcionavam com um sistema de lotes, o que significa que só davam respostas de acordo com seus dados treinados, que se tornavam dados antigos com o passar do tempo. Para resolver esse problema, foram introduzidos sistemas online que também tinham o conceito de RAG, que é a geração aumentada por recuperação. O RAG tem dois componentes: recuperador e gerador, que ajudam a aumentar a relevância da resposta do LLM. Assim, como o RAG é implementado com LLM, tudo é feito usando bancos de dados vetoriais que contêm dados extraídos de características relevantes, o que torna a resposta mais altamente relevante. Análise coletada por e hospedada no G2.com.