MLOps

解決大數(shù)據(jù)技術(shù)和人工智能技術(shù)不統(tǒng)一的方法，其中一個(gè)便是通過工程化的方式提高數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目落地的效率。人工智能研發(fā)運(yùn)營(yíng)體系(MLOps) 作為 AI 工程化重要組成部分，其核心思想是解決 AI 生產(chǎn)過程中團(tuán)隊(duì)協(xié)作難、管理亂、交付周期長(zhǎng)等問題，最終實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量、高效率、可持續(xù)的 AI 生產(chǎn)過程。柏睿數(shù)據(jù)RapidsAI是一系列用于構(gòu)建人工智能應(yīng)用的產(chǎn)品組合，包括數(shù)據(jù)智能分析診斷平臺(tái)、特征庫(kù)、AIWorkflow和模型集市，覆蓋了在人工智能應(yīng)用開發(fā)全流程的工作，包括數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)探索、數(shù)據(jù)處理、特征工程、模型開發(fā)、模型評(píng)估、模型部署應(yīng)用和模型監(jiān)控維護(hù)，提升數(shù)據(jù)科學(xué)開發(fā)落地的工作效率。

向量數(shù)據(jù)庫(kù)

在如ChatGPT此類大語言模型的預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)以及條件生產(chǎn)過程中，需要利用詞嵌入的方法，將單詞轉(zhuǎn)化為具有語義信息和連續(xù)表示的向量。這些詞嵌入向量使得模型能夠更好地理解單詞之間的關(guān)系、建模上下文信息，并生成連貫的文本或理解上下文的含義。

在大語言模型的應(yīng)用場(chǎng)景中，例如問題回答和知識(shí)檢索等應(yīng)用場(chǎng)景，可以使用向量數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)大規(guī)模的知識(shí)庫(kù)，通過將問題和知識(shí)庫(kù)中的內(nèi)容轉(zhuǎn)化為向量表示，并計(jì)算向量之間的相似度，最大限度地減少數(shù)據(jù)檢索所需的時(shí)間，系統(tǒng)可以更快地響應(yīng)并提供更好的用戶體驗(yàn)。使用嵌入（以及文檔索引）和向量存儲(chǔ)的另一個(gè)優(yōu)點(diǎn)是，它更易于實(shí)現(xiàn)遷移學(xué)習(xí)等技術(shù)，以實(shí)現(xiàn)更高效的微調(diào)和更好的性能。

未來展望

根據(jù)Gartner技術(shù)報(bào)告分析，In-DBMS Analytics庫(kù)內(nèi)分析技術(shù)將是數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)主流發(fā)展趨勢(shì)；未來，從數(shù)據(jù)產(chǎn)生、集成、建模、執(zhí)行、管理均在同一平臺(tái)完成，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)和AI技術(shù)的融合。

在過去，由于數(shù)據(jù)管理技術(shù)的發(fā)展，帶動(dòng)了AI技術(shù)的發(fā)展，但隨著ChatGPT此類大語言模型的成熟，人工智能技術(shù)也會(huì)反哺數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域。一方面，通過ChatGPT等AI模型賦能，提高代碼的編寫效率，加速軟件開發(fā)迭代；另一方面，改變交互方式，降低使用門檻，讓計(jì)算機(jī)語言不再成為數(shù)據(jù)科學(xué)家工作的障礙。

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