RAG 五周年，向量检索发展状况如何？

AI 一天，人间一年。ChatGPT发布不过才两年多时间，业内就已经从卷大模型训练，上升到了卷AI 应用。到了应用这一层，大模型固有的幻觉问题、知识时效性不足以及垂直领域知识匮乏等缺陷逐渐暴露。大家发现，原来大模型并不是万能的。

在追求更可靠 AI 落地的过程中，RAG（检索增强生成）技术及其核心的向量检索技术，正成为解决这些难题的重要突破口。

基于这一背景，在 RAG 发布五周年之际，开源中国 OSChina《数智漫谈》直播栏目，特别策划"向量检索技术深度解析"专场，邀请到 Shopee 资深算法专家，高性能检索算法 NSG、SSG 发明者傅聪，以及 DolphinDB 研发副总监胡津铭，于 5 月 28 日（周三）19:00，共同解构向量检索的技术本质，探讨其在 AI 时代破局大模型应用困境的核心价值。

本次直播的主讲人傅聪，于浙江大学计算机博士毕业，曾赴美国南加州大学访问研究，其主导发明的 NSG、SSG、PSP、MAG 等高性能检索算法，已落地为千亿级向量检索系统，成为工业界大规模检索的标杆方案。

其中，基于图的高维向量检索算法 NSG，是当前最为先进的图算法之一，与另一算法 HNSW 齐名。NSG 被 Meta 的 FAISS 框架深度集成，实现在低密度连接的节点网络中进行高效的邻近搜索，既提升了搜索速度，又避免了多层结构带来的复杂性；同时该算法也被阿里中台应用于淘宝推荐、图像搜索等核心场景，通过高效处理单机十亿级高维向量数据，显著降低了计算复杂度与响应延迟。

在学术领域，傅聪持续保持高产输出。在 TPAMI、KDD、VLDB、SIGIR、IJCAI、EMNLP、CIKM 等顶级会议或期刊发表论文二十余篇。同时，长期担任 Tpami、TKDE、ICLR、KDD、SIGIR、AAAI、IJCAI、EMNLP 等国际会议审稿人。

此外，他还出版了专著《业务驱动的推荐系统：方法与实践》。该书从业务视角出发，描绘了当下主流推荐系统的设计思想和架构全貌，重点突出系统每个模块所需要解决的问题，进而介绍一到两种实践检验普遍有效、在学术界具备里程碑性质的算法。

目前，傅聪在 Shopee（新加坡） 担任资深算法专家，仍然专注于AI大规模应用落地方面的研究，仅今年上半年，就有 4 篇学术论文通过同行评议，被计算机领域顶级国际会议接收。

本次直播主持人胡津铭，与傅聪师出同门，2020 年毕业于浙江大学计算机学院，曾在 Google、Optiver 等知名企业工作，现为 DolphinDB 智臾科技研发副总监。以 ID “胡津铭” 活跃于知乎，粉丝数量超过 5 万。

我们期待，在胡津铭与傅聪的这场关于“向量检索技术本质与产业实践"的深度对话下，能够让大家对向量检索这一技术有所了解，打开通向下一代 AI 系统的大门。

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• 大模型幻觉与 RAG、向量检索技术
• 向量检索算法类别、历史沿革、适用场景
• LLM/RAG/Agentic System新宠：图算法
• 向量检索未来十年发展以及工业落地建议
• 开箱即用的向量数据库/向量检索库推荐

另外，我们还建了一个技术交流群，如果你想和两位大佬聊一聊向量检索以及 AI 大规模应用落地等方面的技术，欢迎扫码入群~~

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