2024 年 3 月 26 日
人工智能具备变革性潜力，能够从数据中获取价值和洞察力。 我们正在迈向一个几乎所有应用都将通过人工智能来驱动的世界，随之而来的，是构建这些应用的开发人员需要正确的工具从这些应用中创造体验。 因此，InterSystems非常高兴地宣布这一消息——InterSystems IRIS数据平台新增了向量搜索（vector search）功能。
在使用大型语言模型时，像向量搜索这样的工具对于从海量数据集中高效、准确地检索相关信息至关重要。 通过将文本和图像转换为高维向量，这些技术可以支持快速比较和搜索，即便处理分散在整个组织、不同数据集的数百万个文件时也是如此。
InterSystems IRIS数据平台为下一代应用提供了统一基础
在InterSystems，我们始终在探寻各种方式，使下一代数据处理尽可能地离客户数据近一些，而无需将数据传输到特定系统。
将向量搜索功能添加至InterSystems IRIS数据平台后，我们可以通过向量嵌入（vector embedding）对数据平台进行搜索，从而增强软件在自然语言处理（NLP）、文本和图像分析相关任务中的功能。
这种集成将使开发人员能够更轻松地创建使用生成式人工智能的应用程序，以完成各种用例的复杂任务，并根据InterSystems处理的专有数据（proprietary data）提供即时响应。 这也意味着他们可以使用精巧的向量化索引来完成这项工作，同时对保持内部专有产权情报的安全充满信心。
这一功能支持InterSystems IRIS数据平台管理和查询内容及相关的密集向量嵌入，特别是能够与RAG集成，开发基于生成式人工智能的应用。随着可用工具集的快速发展，无缝RAG集成可支持新模型和用例的敏捷采用。
这项技术能够给客户带来哪些益处？
BioStrand 是一家依赖于人工智能的药物发现公司，也是InterSystems创新计划（InterSystems Innovation Program）的一部分（该计划帮助初创企业在我们的IRIS平台上构建应用）。BioStrand的核心产品是Lensai平台，这是一种多功能解决方案，支持包括抗体药物发现和设计在内的各种应用。
通过先进的算法，Lensai可以迅速识别并设计新型药物化合物，大大缩短了从开发到商业化的研发时间。 该模型将采用先进堆叠技术的大型语言模型（LLM）的优势与BioStrand的专利技术HYFT独特地结合在一起。
HYFT是一种嵌入类型，在生物序列中充当独一无二的“指纹”，使BioStrand能够高精度地分配来自不同LLM的嵌入。这个基础模型代表着一个庞大且不断扩展的知识图谱，在6.6亿个数据对象中映射了250亿种关系，令人印象深刻。
这个全面的图谱将整个生物圈的序列、结构、功能以及书目信息相互连接在一起。 它还融合了检索增强生成、SQL向量搜索等尖端技术，以及LLM的生成能力和知识图谱的语义表达能力。
向量搜索将从根本上改变开发人员与IRIS的交互方式
在实施这项技术方面，我们还只是刚刚起步。
随着客户与数据的交互方式因向量搜索而得到改变，随着新的人工智能应用不断通过应用向量搜索而得到开发，我们将分享更多客户故事。 与此同时，我也推荐您访问我们的 向量搜索页面，了解更多信息。
我们致力于维护最高标准的隐私、安全和责任，这将引导我们以一种 深思熟虑、公正的方式对待人工智能，从而创造信任，加速创新，确保客户成功，并展示对卓越的承诺。我们相信，透明度、责任感和可解释性是建立对人工智能系统的信任并推动其创新的关键。