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由图可睹，零一万物向量数据库正在 6 份评测数据荟萃都位于最高，弧线地位越偏右上角意味着算法职能越好，笛卡尔包办 6 项第一。
及时新闻：大模子无法反映最新的新闻。向量数据库采用轻量化更新机制，可能神速填充最新新闻。
零一万物显示，笛卡尔向量数据库将用正在近期即将正式亮相的 AI 产物中，另日也将维系用具供给给开辟者。
隐私爱惜：用户的安详隐私数据有泄密危险。向量数据通过正在推理阶段饰演新闻通报的中央载体，破解了隐私爱惜的难合918博天堂。
3 月 11 日，龙举头之日，零一万物公告告成研发其基于全导航图时间打制的新型向量数据库“笛卡尔(Descartes)”，并包办威望榜单 ANN-Benchmarks 的 6 项数据集评测第一名。
零一万物笛卡尔向量数据库目前聚焦于高职能向量数据库，正在实践使用场景中具备超高精度、超高职能主题上风。
超高精度：基于众层缩略图和坐标系完毕层间导航和图上方位导航，以及图连通性保险，完毕精度大于 99%，好像职能下，精度大幅领先业内水准。
零一万物齐集的时间团队势力彪悍。团队成员涉及大模子时间、人工智能算法、自然措辞治理、体系架构、算力架构、数据安详、产物研发等周围。联创团队成员包括前阿里巴巴副总裁、前滴滴/百度首席算法负担人、前谷歌中邦高管、前微软/SAP/Cisco/副总裁，算法和产物团队配景均来自邦外里大厂。
正在 ANN-Benchmarks 离线测试中，零一万物笛卡尔(Descartes)向量数据库登顶 6 份数据集评测第一名，比之前榜单上同行第一名有明显职能擢升，局部数据集上的职能擢升乃至横跨 2 倍以上。
此前美狮贵宾会，榜单里六个数据集的榜首分属于两家厂商，而笛卡尔的包办遣散了这种“分庭抗礼”的形象，成为了大一统的“新王”。
幻觉矫正：大模子常推理失真或形成幻觉。向量数据库供给的丰裕学问参照，有用矫正和减轻此类题目。
ANN-Benchmarks 是当下业界最威望的向量数据库职能测试用具，它可能揭示差异算法正在差异确切数据集下的发挥。
回归本次要旨。RAG 向量检索要紧管理两大题目：一，辞别是通过作战某种索引机合，删除检索参观的候选集。二、消重单个向量揣度的纷乱度。
全导航图时间。零一万物研发的全部众层缩略图导航时间，图上坐标系导航，既能保障精度，又能裁剪大宗无合向量。
完全来说，高职能向量数据库可能助助企业客户构修私域学问库、智能客服体系;正在自愿驾驶周围，运用高职能向量数据库可来加快自愿驾驶模子锻炼等。
对大模子使用开辟者来说，向量数据库好坏常紧张的根本措施，正在肯定水平上影响着大模子的职能发挥。
通过用两级量化消重揣度纷乱度，同时列式存储充满使用 SIMD 的并发才气，进一步发扬硬件才气，比拟守旧 PQ 查外，职能取得大幅擢升到 2-3 倍。
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看待“消重单个向量揣度的纷乱度”的题目，零一万物采用了两级量化计划巩固 RAG。
推理高效：大模子推理本钱高，向量数据库或许行动一种缓存机制，避免每一次盘查要求都须要从头推行纷乱的推理揣度，减省揣度资源Bwin必赢。
自合适邻人选拔政策，增添业界空缺。零一万物自研的自合适邻人选拔新政策，使每个节点可能凭据自己及邻人的散布特色动态地挑选最佳邻人边，更速收敛贴近方针向量，从而让 RAG 向量检索职能降低 15%-30%。
又有索引机合优化、连通性保险等全栈向量时间计划降低笛卡尔向量数据库的职能。
合于数据的紧张性，有个极端气象的比喻：新闻时期的数据，即是工业时期的石油。另日，向量数据库，将成为决议大模子天花板的合头因素。
零一万物，零一万物仍旧得回数轮融资，估值已超 10 亿美元，跻身 AI 2.0 独角兽队伍。揣度机科学家身世，他的职业生活起步于硅谷，先后任职于微软、谷歌等，厥后创立了立异工厂，以投资 AI 为人熟知。
