OpenAI开发者大会后的向量数据库和RAG,一起来这场论坛聊聊
十几天前的 OpenAI 开发者大会,给整个行业带来了一场地震。最新推出的 Assistants API 提供了代码解释器、检索以及函数调用等新功能,帮助开发者构建高质量的 AI 应用。
于是,“OpenAI 力挺 RAG,向量数据库失宠了?”等话题一度成为了讨论的热点。
很多从业者纷纷表示尽管 RAG 看似很完美,但是目前来看,向量数据库依然是不可忽视的一环,而它本身也是 RAG 的基本组件。
尽管向量数据库和 RAG 的技术门槛并不算高,但是在实际应用中还是会出现各种各样的问题。
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。
可见,对于 RAG 和向量数据库领域而言,技术实践和一线的落地场景依然需要持续探索和挖掘。
除了最佳实践外,大模型领域一直无法回避的挑战就是变化太快。向量数据库还有未来吗?RAG 如何落地,值得投入吗?它的未来又将如何发展呢?
类似这种关于技术未来和技术视野的思考与探讨,在快速变化的时代愈加重要,并将指导大模型领域的企业优化战略布局,引导从业者完成职业升级和职业规划。
11.24-11.25,机器之心独家策划的「大模型时代的向量数据库」AI 技术论坛,诚邀你来现场一起交流探讨。
PS. 向量数据库的知识图谱也已经正式完成,欢迎找 Alice 来领取。
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