新火種
2023-10-31 
大模型時代的向量數據庫——機器之心AI技術論壇
在 ChatGPT 等大語言模型（LLM）盛行的當下，一直不溫不火的向量數據庫（Vector Data Base ，VectorDB）開始受到大家的關注。
一般而言，大模型在回答具有普遍性的問題上游刃有余，但在回答垂直專業的問題上，就顯得不那么出色，例如，大模型在醫療行業會存在回答不準確的情況。這時，為大模型配備一個「超級大腦」變得尤為重要，這個「超級大腦」可以存儲一些專有知識，這樣一來，大模型就能從海量的數據中快速檢索出最合適的答案，提高它們的準確性和效率，而向量數據庫就充當了「超級大腦」角色。其實，早在 2013 年谷歌就發表了一篇名為《Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality》論文，文中介紹了一種名為 “Word2Vec” 的方法，用來將文字表示為向量。
而十年后的今天，“Word2Vec” 一詞仍被屢次提起，并逐漸發展為我們耳熟能詳的向量數據庫。盡管向量數據庫最初的設計和大模型沒有什么關系。但是傳統的關系型數據庫和 NoSQL 數據庫無法滿足大模型時代對數據處理效率和存儲能力的需求，而向量數據庫的高效存儲、管理和查詢能力，大大提高了大模型的訓練和推理效率，因此其成為了大模型時代的重要基礎設施。目前向量數據庫已被廣泛應用，典型如推薦系統、自然語言處理、圖像搜索和識別等領域，同時也在金融行業、醫療行業和科研領域等實際業務場景中提供了非常好的支持。但是與此同時，大模型時代也對向量數據庫提出了更高挑戰。
向量數據庫如何與傳統數據庫配合，發揮各自優勢？
向量數據庫如何與其他先進技術，如分布式存儲、邊緣計算等相結合，提供更完善的基礎設施解決方案？
如何進一步提高向量數據庫的性能和穩定性，以便更好地服務應用場景？
……
可見，向量數據庫的未來依然有很多未知的技術和領域等待探索，值得被深度探討。
大模型時代的向量數據庫對于大型互聯網公司和大模型公司而言，向量數據庫作為大模型的超級大腦，極大程度上解決了領域知識匱乏、長期記憶能力差、事實一致性不足等挑戰。對于部分傳統企業和中小型創業公司而言，由于缺乏資源做自訓練，乃至微調，加之對數據隱私和數據安全的考慮，外掛知識庫成為其唯一的選擇，也因此向量數據庫成為了無法跨越的障礙。
為了助力廣大企業和技術從業者緊跟技術發展潮流，全面了解向量數據庫技術，廣泛學習產業界最佳實踐，掌握向量數據庫未來發展趨勢，機器之心專門策劃了以「大模型時代的向量數據庫」為主題的 AI 技術論壇。
論壇持續兩天，聚焦向量數據庫的技術解析、技術突破、產業界最佳實踐、技術未來與展望、實操等多模塊內容。機器之心在此誠邀你 11.24-11.25 來北京共赴這場知識與創新的盛宴，共同推動向量數據庫技術的發展和應用！論壇日程?
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