OpenAI 收购 Rockset：大模型如何使用 OLAP 赋能实时洞察业务场景

6 月 21 日，OpenAI 官方宣布完成对实时分析数据库 Rockset 的收购，表示将整合 Rockset 产品至 OpenAI 所有产品线。

据悉，Rockset 是以数据索引及查询功能而闻名，由前 Facebook 工程师 Venkat Venkataramani、 Tudor Bosman 和 Dhruba Borthakur 于 2016 年共同创立，提供基于云的实时分析数据库 RocksDB，允许开发人员构建数据密集型应用程序。

「这次收购传递了一个明确的信号——市场对实时数据分析的高度重视。通过收购 Rockset，OpenAI 吸纳了一个擅长实时分析和 RAG 的专家团队进行人才整合。

更重要的是，可以看出当前 AI 领域，对实时数据的访问和处理是非常重要的一环。数据是 AI 发展的核心驱动力，而成熟的 OLAP 产品能够将数据与 AI 进行深度融合。」

腾讯云副总裁黄世飞谈到，“腾讯云大数据也在践行 AI+BigData 深度融合，进一步赋能客户充分释放数据价值。”

作为一款国外早期的实时数据仓库厂商，Rockset 的特点是能够提供实时数据索引和查询的能力，FaceBook 的母公司 Meta 也是其重要客户。

我们来看看 Rockset 有什么样的特点。

● 实时数据分析：Rockset 允许用户对大量新传入的数据持续运行 SQL 查询，实现实时数据的即时分析。

● 全索引能力：Rockset 可以自动在任何数据上构建 Converged Index，支持大规模的高性能搜索和分析，以及任意维度组合的检索、校验和计算。

● 多维索引：Rockset 采用多维索引策略，即对数据库中每个不同的列都建立索引，从而提高查询效率，比传统数据库快 5 到 10 倍。

● 云原生架构：Rockset 作为基于云原生架构的实时分析引擎，提供了低成本和按需付费的优势，有助于降低大模型数据分析的消费成本。云原生架构允许利用存储空间换取处理时间，适应了当前存储成本相对较低的现状。

● 无需预定义架构的实时查询：Rockset 能够从 Kafka、MongoDB、DynamoDB 和 S3 等产品中提取和索引数据，实现无需预定义架构的实时查询。

● 支持多种数据源：Rockset 支持从多种数据源导入数据，包括结构化、半结构化、地理和时间序列数据。

● 向量数据类型和搜索功能：Rockset 增加了向量数据类型和向量搜索功能，这使得它能够为大型语言模型如 ChatGPT 提供数据，解锁实时数据分析用例。

作为一款实时分析的数仓产品，Rockset 刚好有效解决了目前大模型在企业客户中落地的几个痛点。基于大语言模型 LLM 构建的产品已经具有很强的语言能力，但依然有缺陷：

● 训练数据集是静态的-大模型在训练时只能使用当前时间点之前的数据作为数据集，数据的时效性无法保证，也就是说大模型无法感知训练后的更新的数据和信息。

● 缺少特定领域的知识-对大模型进行训练时使用的是互联网上的公域数据，无法对私域数据进行训练，因此大模型的通用性强但针对特定领域的问题缺少专业的回答。

● 缺少长期记忆——大模型仅支持有限的 token 长度，因此虽然具备一定程度的短期记忆，但是由于长期记忆的缺失，我们很难和大模型无法进行多轮对话。

● 成本高昂——不管是训练一个大模型还是进行 Fine- tuning，成本都是很高昂的，如果数据更新的频率较高，经常去更新模型也会带来更多的成本。

因此，Rockset 可以作为大模型的实时外部知识库，给大模型传递时效性更高、信息密度更大的多模态数据，用来管理、存储、查询和搜索结构化及非结构化数据。

相比其他产品，Rockset 倾向于提供超大规模下的实时分析及向量检索能力，「这就解决了当前大模型要在企业中落地时的几大痛点：快速整合不同来源数据、解决大模型实时数据感知问题、提供高效数据处理能力。」

OpenAI 收购 Rockset 的行动彰显了其前瞻性战略布局，此举预示着 OpenAI 在未来提升搜索能力、加速企业级应用的创新与优化的潜力。

「由此看来，RAG 并不意味着传统数据库技术的发展会因此停滞。相反， RAG 技术的发展和传统数据库技术的改进可以并行不悖，共同推动数据分析和信息检索领域向前发展。传统数据库（OLAP 或 OLTP）将在 AI 浪潮中不断发展，成为 AI 时代最重要的组成部分之一。」腾讯云副总裁黄世飞表示。

腾讯云 TChouse-C 实时分析+

向量检索实践

我们很高兴地看到，作为一款实时分析数据仓库产品，腾讯云 TCHouse-C 的实时数据分析、存算分离架构、支持向量检索、数据压缩等功能，完美契合了大模型对 OLAP 的需求。

腾讯云数据仓库 TCHouse-C 基于 ClickHouse 优异的查询性能，查询效率数倍于传统数据仓库。支持基于 SQL 的向量检索，并提供了一系列的功能来帮助用户编写分析查询。其中一些函数和数据结构执行向量之间的距离操作，使 ClickHouse 可以被用于向量检索。

使用 TCHouse-C 有什么优势呢？事实上，在向量检索实践中如果仅仅靠嵌入搜索的话效率是很低的，结合元数据进行过滤、聚合将会有更好的效果。

由于完全并行化的查询管道，TCHouse-C 可以非常快速地处理向量搜索操作，支持高压缩级别，通过自定义压缩编解码器进行调整，使得可以存储和查询非常大的数据集。

TCHouse-C 不受内存限制，允许查询多 TB 的包含嵌入的数据集。计算两个向量之间的距离的能力只是另一个 SQL 函数，并且可以有效地与更传统的 SQL 过滤和聚合能力结合起来。这允许向量与元数据一起存储和查询，甚至与丰富的文本一起，从而支持各种各样的用例和应用。

最后，TCHouse-C 索引优化，如近似最近邻（ANN）索引，支持更快的近似向量匹配，并提供了一个有望进一步增强 TCHouse-C 的向量匹配能力的有前景的发展。

我们来看看应该如何通过使用腾讯云 TCHouse-C 结合 LLM 模型来实现向量检索增强，接下来演示如何基于 LangChain 实现 AI 问答，提供结构化和非结构化数据统一管理分析的方案。

import osfrom langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddingsfrom langchain.text_splitter import CharacterTextSplitterfrom langchain.vectorstores import Clickhouse, ClickhouseSettingsfrom langchain.document_loaders import TextLoaderos.environ['OPENAI_API_KEY'] = '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'loader = TextLoader('./data.txt')documents = loader.load()text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)docs = text_splitter.split_documents(documents)embeddings = OpenAIEmbeddings()for d in docs:    d.metadata = {'some': 'metadata'}settings = ClickhouseSettings(host='127.0.0.1', port=8123, table="vector_search_table")docsearch = Clickhouse.from_documents(docs, embeddings, config=settings)query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"docs = docsearch.similarity_search(query)print('---------------------')print(docs[0].page_content)

●导入数据

●向文档提问，快速返回检索结果，轻量敏捷实现向量检索：

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