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专访丨从技术流派到实际应用,邱培峰全面解析向量数据库的选型要点

本文转载自公众号 IT168企业级《从技术流派到实际应用,邱培峰全面解析向量数据库的选型要点》 IT168 特别策划了《向量数据库选型指南》,笔者通过对话一线技术专家,全面剖析向量数据库的最新发展动态与核心技术优势,分享各个行业实际应用中遇到的挑战及成功案例,为用户在选型过程中提供有力支持。 本期,我们有幸采访到了拓数派向量数据库负责人邱培峰,针对向量数据库的技术路线选择,以及 PieCloudVector 有哪些独特的优势,向量数据库未来的发展趋势,以及选型建议等问题进行了深入交流。 向量数据库选型三大关键点 向量数据库作为专为向量搜索而设计的数据库,其学术研究和产业实践均取得了显著进展。然而,随着大语言模型技术的突破,与自然语言紧密相关的向量数据量呈指数级增长,这不仅加剧了对高效搜索的需求,还衍生出对向量与标量数据混合管理的新挑战。 传统数据库在应对向量与标量数据混合查询时显得力不从心,无法充分适应多模态数据处理和高效的相似度搜索复杂场景,难以满足企业日益增长的业务需求。而向量数据库擅长容纳图像、音频、文本等多模态数据,并通过将这些数据映射为向量表示,利用向量相似度进行关联和检索。...

RAG 与长文本,此消彼长还是相辅相成?

上周,PingCAP AI Lab 数据科学家孙逸神的文章《当前都在堆长窗口,还需要 RAG 吗?》从用户的角度谈了长窗口&RAG 的看法,引起了众多同行的围观,本周我们采访了张粲宇,看看搞向量数据库的业内人士,是怎么看待这个问题的? 作者简介 张粲宇,Zilliz Senior Product Manager。Milvus 产品负责人,主导向量数据库 Milvus 关键特性的定义与产品路线图的规划,Ask AI 项目负责人。 Ask AI,一个基于 RAG 技术搭建的企业级产品文档问答机器人。 01 探索大模型的打开方式:RAG 与长文本 随着 GPT-4o 与 Astra 在 Google IO 大会上的发布,生成式人工智能(AIGC)的进程再次加速。在大模型的多模态能力与效果百花齐放的同时,性价比已然成为各大模型公司竞争的主要策略。经过这一年多的狂飙,相较于过去简单粗暴地依赖 Scaling Law 无视成本地堆积算力,现在 AIGC 的发展更加贴近实际应用,使用场景也逐渐明晰。人们开始以更务实和落地的视角来探索大模型的正确使用方式。 在众多大模型的打开方式中,检索增强...

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