MLOps

解決大數(shù)據(jù)技術和人工智能技術不統(tǒng)一的方法，其中一個便是通過工程化的方式提高數(shù)據(jù)科學項目落地的效率。人工智能研發(fā)運營體系(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)過程中團隊協(xié)作難、管理亂、交付周期長等問題，最終實現(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是一系列用于構建人工智能應用的產(chǎn)品組合，包括數(shù)據(jù)智能分析診斷平臺、特征庫、AIWorkflow和模型集市，覆蓋了在人工智能應用開發(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)、模型評估、模型部署應用和模型監(jiān)控維護，提升數(shù)據(jù)科學開發(fā)落地的工作效率。

向量數(shù)據(jù)庫

在如ChatGPT此類大語言模型的預訓練、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。

在大語言模型的應用場景中，例如問題回答和知識檢索等應用場景，可以使用向量數(shù)據(jù)庫存儲大規(guī)模的知識庫，通過將問題和知識庫中的內(nèi)容轉化為向量表示，并計算向量之間的相似度，最大限度地減少數(shù)據(jù)檢索所需的時間，系統(tǒng)可以更快地響應并提供更好的用戶體驗。使用嵌入（以及文檔索引）和向量存儲的另一個優(yōu)點是，它更易于實現(xiàn)遷移學習等技術，以實現(xiàn)更高效的微調(diào)和更好的性能。

未來展望

根據(jù)Gartner技術報告分析，In-DBMS Analytics庫內(nèi)分析技術將是數(shù)據(jù)庫技術主流發(fā)展趨勢；未來，從數(shù)據(jù)產(chǎn)生、集成、建模、執(zhí)行、管理均在同一平臺完成，實現(xiàn)數(shù)據(jù)和AI技術的融合。

在過去，由于數(shù)據(jù)管理技術的發(fā)展，帶動了AI技術的發(fā)展，但隨著ChatGPT此類大語言模型的成熟，人工智能技術也會反哺數(shù)據(jù)管理領域。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，讓計算機語言不再成為數(shù)據(jù)科學家工作的障礙。

zhupb