大模型时代的向量数据库

593分钟

向量数据库是一种专门用于存储和处理高维向量数据的技术。它采用高效的索引和查询算法，实现了海量数据的快速检索和分析。如此优秀的性能之外，向量数据库还可以为特定领域和任务提供定制化的解决方案。如何发挥外…

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课程分类: 人工智能 | 技术开发

适用人群: 工程师, 研究员课程标签: 向量数据库,RAG,知识库

向量数据库是一种专门用于存储和处理高维向量数据的技术。它采用高效的索引和查询算法，实现了海量数据的快速检索和分析。如此优秀的性能之外，向量数据库还可以为特定领域和任务提供定制化的解决方案。如何发挥外挂知识库和向量数据库的最大价值，如何从 0 到 1 做一款向量数据库，如何设计技术架构，关键技术瓶颈是如何突破的，如何用 RAG 和向量数据库搭建企业知识库，技术实现过程中容易走哪些弯路，有没有什么避坑指南等等问题和困惑，都是技术应用和行业发展的阻碍。本课程不仅关注 RAG 和向量数据库的技术实现和技术突破，更聚焦产业最佳实践，看看向量数据库在大模型时代如何高效落地，有哪些应用场景。除此之外，课程还将探讨向量数据库的未来将何去何从，企业和个人又如何借势完成战略布局和职业升级。

第一讲大语言模型知识能力获取与知识问答实践第二讲从混乱到秩序——揭秘生成式搜索背后的概率第三讲腾讯云向量数据库的技术创新与最佳实践第四讲阿里云向量检索增强大模型对话系统最佳实践第五讲百度智能云 BES 在大规模向量检索场景的探索实践第六讲火山引擎向量数据库 VikingDB 技术演进及应用第七讲 DingoDB 多模向量数据库：大模型时代的数据引擎第八讲搜索增强型（RAG）AI 原生向量数据库 AwaDB 技术创新与实践第九讲 GTE：预训练语言模型驱动的文本 Embedding 第十讲 jina-embeddings-v2：突破长文本向量化瓶颈，实现 8192 输入长度第十一讲圆桌：大模型时代向量数据库新未来第十二讲向量数据库在金融大模型落地中的挑战与思考第十三讲利用向量数据库搭建企业知识库的优化实践第十四讲使用向量数据库快速构建本地轻量图片搜索引擎第十五讲向量数据库在大模型时代的应用

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