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近期直播：《基于 LLM 大模型的向量數(shù)據(jù)庫企業(yè)級應用實踐》
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為什么說向量數(shù)據(jù)庫是每個人必備的技能？
眾向周知向量數(shù)據(jù)庫是專門用來存儲和查詢向量的數(shù)據(jù)庫，其存儲的向量來自于對文本、圖片、語音、視頻等的向量化。與傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（比如：MySQL）相比，向量數(shù)據(jù)庫可以處理一切非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（圖像和音頻等）。在AI 智能時代，LLM 大模型的基礎底座就是構(gòu)建在向量形式之上。
除此之外，還有3點需要掌握向量數(shù)據(jù)庫技能的原因：
第一，在AI智能時代不懂向量數(shù)據(jù)庫，就好比在互聯(lián)網(wǎng)時代不懂關(guān)系型數(shù)據(jù)庫一樣，比如 不懂MySQL。
第二、向量是AI智能時代的一切基礎，比如：ChatGPT的預訓練、微調(diào)、在線查詢等環(huán)節(jié)都會使用到向量。
第三、萬物都可以向量化，比如文本、圖片、音頻、視頻等都可以向量化。
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向量數(shù)據(jù)庫的技術(shù)架構(gòu)和選型
向量數(shù)據(jù)庫為了提供更高的性能和更穩(wěn)定的服務，會采用彈性微服務分布式高擴展分層架構(gòu)，按照請求生命周期，劃分為接入層、計算層、存儲層（如下）。
接入層對用戶的 CRUD 請求進行翻譯轉(zhuǎn)換，并提供多種類型的查詢接口（比如：標量查詢、向量查詢、自然語言查詢等）。
計算層對用戶的 CRUD 請求進行標量/向量計算，包括數(shù)據(jù)的 Embedding 向量化、向量分割、向量相似度計算、向量數(shù)據(jù)召回、向量結(jié)果精排返回等，基于向量的計算是比較消耗資源，采用 GPU 機器來加速。
存儲層是向量數(shù)據(jù)庫最重要的一層，提供標量/向量的持久化存儲，包括對象存儲（Object Store）、鍵值對存儲（Key-Value Store）、向量化存儲（Vector Index）。
目前市面上向量數(shù)據(jù)庫百花齊放百家爭鳴，國產(chǎn)的有 Milvus、Tencent Cloud VectorDB、Zilliz Cloud 等，海外有 Pinecone、Redis、FAISS、PgVector、Elasticsearch Cloud等。
如何選型？一切脫離業(yè)務場景談向量數(shù)據(jù)架構(gòu)選型都是耍流氓，今晚20點直播我們會深度聊聊這個話題，歡迎預約。
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向量數(shù)據(jù)庫的有哪些使用場景？
第一、AI 智能時代，向量是一切的基礎，大模型的應用離不開向量技術(shù)和向量數(shù)據(jù)庫。
第二、LLM 大模型本身有4點局限性（缺乏領(lǐng)域特定信息、容易產(chǎn)生幻覺、無法獲取最新信息和知識、不變的預訓練數(shù)據(jù)等），這4點局限都和實時數(shù)據(jù)緊密相關(guān)，因此向量數(shù)據(jù)庫可以作為外部的一個實時知識庫和 LLM 大模型相輔相成。
文檔檢索增強（Retrieval Augmented Genatation），簡稱 RAG，利用提前構(gòu)建好的知識庫，通過檢索與 Query 相關(guān)的知識片段來增強大模型回答效果。
第三、利用向量數(shù)據(jù)庫的短期記憶和長期記憶功能，來構(gòu)建 AI Agents，比如：Code Interpreter 是一個典型的 AI Agents，AI Agents 有望成為 AI 智能時代新的APP 應用形態(tài)。
第四、構(gòu)建企業(yè)級知識庫，比如：構(gòu)建私人智能助手，步驟一、將私人數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為向量數(shù)據(jù)，并寫入到向量數(shù)據(jù)庫中；步驟二、根據(jù) Prompt 從向量數(shù)據(jù)庫中提取相似數(shù)據(jù)；步驟三、結(jié)合相似數(shù)據(jù)重新組裝 Prompt，讓 ChatGPT 生成回答。
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免費超干貨 LLM 大模型直播
為了幫助同學們掌握好 LLM 大模型的向量數(shù)據(jù)庫企業(yè)級應用實戰(zhàn)，今晚8點，我和陳東老師會開一場直播和同學們深度聊聊向量數(shù)據(jù)庫技術(shù)架構(gòu)剖析、大模型離不開向量數(shù)據(jù)庫的技術(shù)側(cè)剖析、利用向量數(shù)據(jù)庫構(gòu)建企業(yè)知識庫案例實戰(zhàn)，請同學點擊下方按鈕預約直播，咱們今晚8點不見不散哦~~
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