向量数据库的关键技术及其在电信大模型中的应用。首先，讨论了大模型在知识时效性、数据安全性、Token数量限制、幻觉现象和知识局限性等方面的局限，并引入了检索增强生成（RAG）技术以解决这些问题。
接着，详细介绍了向量数据库的现状和四种类型，包括原生向量数据库、全文搜索数据库、向量检索库和SQL向量数据库。
此外，探讨了几种关键的向量数据库索引和相似度计算算法。最后，介绍了中兴EBASE向量数据库的体系结构及其在电信网管大模型中的应用，包括知识库生成、检索和技术架构等。
一. 背景介绍
大模型，尤其是在电信领域，拥有巨大潜力。但现实中大模型应用并非一帆风顺，其核心问题在于几个方面。首先是知识的时效性。由于大模型训练成本高、周期长，无法及时更新知识库，因此时效性数据无法参与训练，导致不能精准回答实时问题。其次是数据的安全性。企业数据安全至关重要，数据泄露风险无法被忽视，因此很多企业并不愿意将私域数据上传至第三方平台进行训练，这在数据安全和效果上显然是一个重大制约。Token的数量限制也是一个瓶颈。
例如，ChatGPT3设置了4096个Token的限制，使得长查询时无法容纳更多信息。幻觉现象也是大模型的一大弊病，有时会生成虚假的答案。最后，知识局限性也不容忽视，模型的知识完全依赖于训练数据集，对于一些实时性、离线或非公开的数据无法获取。这些局限性使得我们不得不寻找解决方案。在这种背景下，引入了检索增强生成（RAG）技术，通过向量存储实现私域知识的管理，有效地解决了大模型在回答实时问题时的时效性和准确性问题。
二. 向量数据库关键技术
（1）关键技术
基于空间划分的索引算法
倒排索引算法
图索引算法
局部哈希敏感索引算法
相似度计算算法
（2） 向量数据库
向量数据库是支撑大模型生成准确答案的核心技术。它最近的发展速度非常快，通常可以分为四种类型：
原生向量数据库、基于关键字的全文搜索数据库、向量检索库以及SQL向量数据库。每种类型各有优缺点。
原生向量数据库
原生向量数据库如Pinecone、Weaviate和Milvus，这些数据库专门为向量搜索设计，性能优异，但在通用数据管理能力上稍有局限。
基于关键字的全文搜索数据库
全文搜索数据库如Elasticsearch和OpenSearch，具有强大的基于关键字的检索能力，但在资源消耗和精度上有时不尽如人意。
向量检索库
向量检索库如Faiss和Annoy，适用于轻量级的向量数据库，运行效率高，但扩展性不强。
SQL向量数据库
SQL向量数据库则是将传统SQL功能与向量数据库结合，可以高效存储和查询高维向量，易于上手，适合大规模向量数据的管理。
几种关键的向量数据库索引和相似度计算算法在数据库的性能上起着至关重要的作用。例如，KD-树、倒排索引算法、图索引算法和局部哈希敏感索引算法等，都为向量检索提供了强有力的技术支持。此外，欧式距离、余弦相似度、汉明距离和杰卡德距离等相似度计算算法则在比较向量特征上发挥重要作用。
3. EBASE向量数据库
计算层则负责处理标量和向量计算，包括全局事务管理和查询调度。接入层则协调各个计算节点，确保数据查询和处理的高效性。
EBASE向量数据库支持标量与向量的混合查询，优化了检索过程。在ANN过程中加入标量Filter，以解决结构化数据与非结构化数据同时检索的问题。具体策略包括：先进行标量条件过滤，再进行暴力搜索；在中位区间时，将标量过滤条件下推到ANN索引；在最大选择率时，先使用ANN索引过滤，再使用标量条件过滤。
4. EBASE向量数据库大模型应用
EBASE向量数据库在电信网管大模型中的应用主要体现在知识库生成、检索和技术架构上。首先，通过解析企业文档，将其结构化为知识库，再利用向量数据库进行存储。用户在提问时，系统会将问题向量化，并在向量数据库中检索相关知识，结合企业内部知识库，生成最优答案。
技术架构方面，EBASE向量数据库结合了知识图谱和向量数据库的优点，通过RAG流程实现了高效的知识检索和问题回答。
具体步骤包括：用户提问后，系统将问题向量化，检索相关知识，并结合大模型生成答案。这一流程不仅提高了回答的准确性，还确保了数据的安全性。总结来看，向量数据库在电信大模型中的应用不仅解决了原有模型的局限性，还通过优化技术架构，实现了高效的数据管理和知识检索，为企业提供了强有力的支持。
