知名圖資料庫Neo4j加入可增強生成式AI的向量搜尋功能

財星100大公司有超過75家企業使用的熱門圖資料庫Neo4j，推出了一項名為向量搜尋（Vector Search）的新功能，能夠快速搜尋上下文相關的資訊，找出隱藏在資料點中的隱藏關係，官方提到，透過向量搜尋所找到的資料不是單純比對關鍵字，而是能進一步理解單詞背後的意義，因此使用者可以從生成式人工智慧中獲得更豐富的資訊。

結合Neo4j所提供的知識圖譜和向量搜尋功能，使用者能夠以Grounding技術，進一步改善大型語言模型回應的精確度。Grounding在語言模型中的意義，是將模型的知識或回答，與具體且可信的資料相關聯，Grounding可以視作一個橋樑，將大型語言模型和資料庫或是知識圖譜相連接，以提供基於事實，並且與上下文相關的回應。

開發者可以利用特定的機器學習模型，將各種資料型態，像是文件、影片、音訊和圖像編碼成向量，接著以Neo4j創建向量索引，選擇使用餘弦相似度或是歐幾里德相似度，快速執行近似K-近鄰演算法（KNN），找到與特定向量相似的向量。

官方提到， Neo4j提供了一種新的分層可導航小世界（Hierarchical Navigable Small World，HNSW）演算法，能夠很有效率地找到相似的向量。在Neo4j圖資料庫中，用戶可以在節點屬性中，利用非結構化資料的嵌入表示來創建向量索引。

使用Neo4j進行語言模型的Grounding，可以提升人工智慧應用的精確度，像是強化詐欺偵測，透過向量搜尋捕捉尚未建模的隱藏關系，增加詐欺偵測的廣度，而個人化推薦方面，向量搜尋則會考慮用戶查詢和偏好，因此能夠推薦更相關的項目。