没有 “专业” 的向量数据库,大模型就玩不转了吗?
我们真的需要一个像 Milvus 这样的 “专业” 向量数据库吗,还是像 PostgreSQL、Redis、ElasticSearch 等数据库一样升级向量功能支持就行了?
当企业面临选择向量数据库或者向量插件等产品时,主要考虑哪些因素?
结合实际场景,将各向量产品进行多方面对比:数据规模、检索性能、内存占用、成本・・・・・・
向量数据库、向量插件或者向量检索库,分别是如何实现检索质量和检索速度的平衡?哪种方式是更优的选择?
互动抽奖:在直播评论区提问,被直播嘉宾回复的用户可获 OSC T 恤 1 件,名额不限。
福袋抽奖:直播中将有多轮抽奖,参与就有机会获得 OSC T 恤、笔记本、马克杯 、前沿技术书籍等。
栾小凡,Zilliz 合伙人和技术总监、LF AI & Data 基金会技术咨询委员会成员,Milvus 社区架构师和维护者。
唐成,中启乘数科技联合创始人、PolarDB 开源社区 MVP、《PostgreSQL 修炼之道:从小工到专家》的作者、PostgreSQL 中文社区核心成员、PostgreSQL 中国用户会常委
王炎,阿里云智能高级技术专家、Tair 向量检索引擎研发负责人
刘晓国,Elastic 中国社区首席布道师
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来源: qq
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