使用 MariaDB Vector 在您自己的 MariaDB 数据上尝试 RAG!

您自 ChatGPT 热潮兴起以来一直等待的那一天终于到来:您现在可以使用 MariaDB Server 中的自己的数据构建富有创意的 AI 应用程序了!通过创建您自己数据的嵌入并将其存储在您的 MariaDB Server 中,您可以开发 RAG 解决方案,让 LLMs 可以根据您的特定数据作为上下文高效地执行提示。

为什么选择 RAG?

检索增强生成 (RAG) 可以基于您选择的数据(例如您自己的手册、文章或其他文本集合)创建更准确、基于事实的 GenAI 答案。与未经训练或微调的通用大型语言模型 (LLM) 相比,RAG 答案更准确、更基于事实。

Amazon 贡献了 MariaDB Vector

MariaDB Vector 预览版 最近发布了,为 MariaDB Server带来了期待已久的向量搜索功能。MariaDB Vector 的主要开源贡献者之一是 Amazon。为了分享喜悦并深入了解对 MariaDB Server 做出贡献的体验,我与 Amazon RDS 团队的软件工程师 Hugo Wen 进行了交流。 

Hugo 对 MariaDB Vector 的贡献

Hugo Wen 在 MariaDB 和 MySQL 中进行向量相似性搜索的工作始于 Amazon 的领导层将向量搜索功能视为一个关键的附加功能,并决定投入 Amazon RDS 团队的时间来贡献 MariaDB Vector。

为什么我一直选择 MariaDB

开源软件用户并非总是会分享他们的故事,往往只是因为他们感到满意。这就是为什么我们很高兴接受数据库专家 Richard Bensley 的提议,请他分享多年来他反复使用 MariaDB 的原因。 

我与 Richard 聊了聊,得知他曾经以 MariaDB 用户、客户乃至员工的身份接触过 MariaDB。尽管尝试过新旧不同的其他解决方案,但他对 MariaDB 及其幕后人员的热情从未动摇。 

自 2012 年以来,Richard 一直在区域和国际范围内的金融平台、CRM 和电子商务中大规模生产性地使用 MariaDB。

改进 MariaDB 在开源项目中的支持

作为 MariaDB 在推广方面的努力的一部分,我们一直致力于在开源项目中改进 MariaDB 的支持。 

我们研究的开源项目范围广泛,既包括像 WordPress 或 MediaWiki(维基百科运行所使用的)这样知名且即用型的项目,也包括像 ORM 这样为无数其他开源和私有项目连接软件与数据库的底层解决方案。

MariaDB 是许多项目和用户实际运行的默认标准。随着 MariaDB 尤其是在后续版本中与 MySQL 分道扬镳、日趋成熟并独立发展,仅仅用“MariaDB 是 MySQL 的即时替代品——众所周知”来回避兼容性问题是远远不够的。