快速安全的AI上下文，采用开源混合向量搜索

快速安全的AI上下文，采用开源混合向量搜索

关键字: [Amazon Web Services re:Invent 2024， 亚马逊云科技， AlloyDB Omni， Secure Ai Context， Hybrid Vector Search， Open Source Databases， Data Security Privacy， Data Availability Quality]

导读

向量相似度对于希望开发安全、经济高效且可扩展的AI解决方案的组织来说至关重要。然而，近似搜索的不精确和复杂性对于某些用例来说存在风险，特别是在处理受监管或敏感数据时，检索的精确性是绝对必要的。混合搜索是一种强大的方法，可以通过平衡先进的文本/字段和相似度技术来加速和优化标准向量搜索的结果，这种方法在几个开源数据库中都可以使用。如果您正在考虑将AI应用于您的业务，这个简短演讲将概述开源领域中可用于创建安全、准确和高性能应用的选项。本演讲由亚马逊云科技合作伙伴Aiven为您带来。

演讲精华

以下是小编为您整理的本次演讲的精华。

在人工智能(AI)采用的领域中，确保数据安全、隐私、可用性和质量是一个重大挑战。在亚马逊云科技 re:Invent 2024活动上，Ivan的现场首席技术官Francesco阐明了这一问题。通过对欧洲和美国200多位高管的采访，Ivan发现只有70%的公司在生产环境中使用任何AI用例。最主要的两个顾虑是数据安全、隐私以及数据可用性和质量。

Francesco强调，为AI模型提供不足的数据会导致幻觉，在业务环境中可能产生严重后果。他举了一个真实的例子，由于AI幻觉，Air Canada为一位客户全额退款了一张不可退款的机票，这种情况在公司层面是不可接受的，并凸显了向客户提供错误信息的风险。

为了为AI提供上下文，常见的解决方案是检索增强生成(RAG)，它涉及将数据存储在数据存储中，并利用向量搜索来检索相关上下文。然而，向量搜索是一种纯粹的邻近搜索，而不是精确搜索，这可能导致遗漏关键要求或忽