基于LLM大模型的向量數(shù)據(jù)庫(kù)企業(yè)級(jí)應(yīng)用實(shí)踐
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近期直播：《基于 LLM 大模型的向量數(shù)據(jù)庫(kù)企業(yè)級(jí)應(yīng)用實(shí)踐》
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為什么說(shuō)向量數(shù)據(jù)庫(kù)是每個(gè)人必備的技能？
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向量數(shù)據(jù)庫(kù)的技術(shù)架構(gòu)和選型
向量數(shù)據(jù)庫(kù)為了提供更高的性能和更穩(wěn)定的服務(wù)，會(huì)采用彈性微服務(wù)分布式高擴(kuò)展分層架構(gòu)，按照請(qǐng)求生命周期，劃分為接入層、計(jì)算層、存儲(chǔ)層（如下）。
接入層對(duì)用戶(hù)的 CRUD 請(qǐng)求進(jìn)行翻譯轉(zhuǎn)換，并提供多種類(lèi)型的查詢(xún)接口（比如：標(biāo)量查詢(xún)、向量查詢(xún)、自然語(yǔ)言查詢(xún)等）。
計(jì)算層對(duì)用戶(hù)的 CRUD 請(qǐng)求進(jìn)行標(biāo)量/向量計(jì)算，包括數(shù)據(jù)的 Embedding 向量化、向量分割、向量相似度計(jì)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(jì)算是比較消耗資源，采用 GPU 機(jī)器來(lái)加速。
存儲(chǔ)層是向量數(shù)據(jù)庫(kù)最重要的一層，提供標(biāo)量/向量的持久化存儲(chǔ)，包括對(duì)象存儲(chǔ)（Object Store）、鍵值對(duì)存儲(chǔ)（Key-Value Store）、向量化存儲(chǔ)（Vector Index）。
目前市面上向量數(shù)據(jù)庫(kù)百花齊放百家爭(zhēng)鳴，國(guó)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(wù)場(chǎng)景談向量數(shù)據(jù)架構(gòu)選型都是耍流氓，今晚20點(diǎn)直播我們會(huì)深度聊聊這個(gè)話(huà)題，歡迎預(yù)約。
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向量數(shù)據(jù)庫(kù)的有哪些使用場(chǎng)景？
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免費(fèi)超干貨 LLM 大模型直播
為了幫助同學(xué)們掌握好 LLM 大模型的向量數(shù)據(jù)庫(kù)企業(yè)級(jí)應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)，今晚8點(diǎn)，我和陳東老師會(huì)開(kāi)一場(chǎng)直播和同學(xué)們深度聊聊向量數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)架構(gòu)剖析、大模型離不開(kāi)向量數(shù)據(jù)庫(kù)的技術(shù)側(cè)剖析、利用向量數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建企業(yè)知識(shí)庫(kù)案例實(shí)戰(zhàn)，請(qǐng)同學(xué)點(diǎn)擊下方按鈕預(yù)約直播，咱們今晚8點(diǎn)不見(jiàn)不散哦~~
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