长文本杀不死RAG：SQL+向量驱动大模型和大数据新范式，MyScale AI数据库正式开源

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长文本杀不死RAG：SQL+向量驱动大模型和大数据新范式，MyScale AI数据库正式开源

 

重点标签 大模型、AI数据库、MyScaleDB、SQL向量数据库、RAG

文章摘要

文章首先讨论了大模型（如GPT-4、Gemini-1.5、Claude-3）的发展，强调了处理上下文长度的能力对于评估模型的重要性。尽管有人认为长上下文模型将取代RAG（Retrieval-Augmented Generation）方法，但许多研究者和架构师认为，结合AI数据库使用大模型可以提高效率、降低成本，并减少生成式AI系统的幻觉。

MyScaleDB 是一款SQL向量数据库产品，它结合了高性能的SQL列式存储和自研的向量索引算法。MyScaleDB支持海量向量和结构化数据，包括字符串、JSON、空间和时序数据类型，并即将推出倒排表和关键字检索功能。MyScaleDB已经开源，鼓励开发者和企业用户在GitHub上尝试。

文章还强调了SQL和向量原生兼容性的重要性，以及MyScaleDB如何通过结合SQL和向量提高数据建模的灵活性和简化开发流程。在实际应用中，MyScaleDB能够提高RAG系统的精度，并在不同过滤比例的场景下实现高性能和高精度查询。

最后，文章展望了AI数据库支撑的大模型和大数据Agent平台的未来，MyScale团队致力于在科研、金融、工业和医疗等领域探索这一方案。他们的目标是将大模型和大数据结合，打造一个专业、实时、高效协作的AI系统，同时充满人性温度和价值。

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原文作者: 机器之心