Veritabanı içi büyük dil modelleri (LLM'ler) GenAI uygulamalarının geliştirilmesini büyük ölçüde kolaylaştırır. Jeneratif yapay zekadan hızlı bir şekilde yararlanabilirsiniz. Harici bir LLM seçmenize gerek yoktur ve çeşitli veri merkezlerinde entegrasyon karmaşıklığını, maliyetlerini veya harici bir LLM'nin kullanılabilirliğini göz önünde bulundurmanız gerekmez.
HeatWave Vector Store, LLM'lerin gücünü tescilli verilerinizle birleştirerek, yalnızca genel verilerde eğitilen modelleri kullanmaktan daha doğru ve bağlamla ilgili yanıtlar almanıza yardımcı olur. Vektör deposu, belgeleri PDF dahil olmak üzere çeşitli formatlarda alır ve bunları bir katıştırma modeli aracılığıyla oluşturulan katıştırmalar olarak depolar. Belirli bir kullanıcı sorgusu için vektör deposu, depolanan katıştırmalara ve katıştırılmış sorguya karşı benzerlik araması gerçekleştirerek en benzer dokümanları belirlemeye yardımcı olur. Bu dokümanlar, işiniz için daha bağlamsal bir yanıt sağlaması için LLM'ye verilen bilgi istemini artırmak için kullanılır.
Vektör işleme, HeatWave'in bellek içi ve ölçeklenebilir mimarisi ile hızlanır. HeatWave, vektör verilerini oluşturmak, işlemek ve yönetmek için standart SQL kullanmanıza olanak tanıyan yeni bir yerel VECTOR veri türünü destekler.
Yeni HeatWave Chat arayüzü, doğal dil kullanarak vektör deposundaki tescilli belgelerle zenginleştirilmiş bağlamsal konuşmalar yapmanızı sağlar.