当今人工智能领域，最受关注的毋庸置疑是大模型。然而，高昂的训练成本、漫长的训练时间等都成为了制约大多数企业入局大模型的关键瓶颈。
这种背景下，向量数据库凭借其独特的优势，成为解决低成本快速定制大模型问题的关键所在。
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。
Zilliz 作为向量数据库系统的开拓者和全球领先者、全球最受欢迎的开源向量数据库 Milvus 的创造者，一早就在赛道深耕，始终坚持以 AI 民主化为使命，面向企业级 AI 应用，研发精简 AI 数据管理基础设施。
VectorDB 应用流程，以 Zilliz Cloud 为例
浪潮之下，科技巨头诸如腾讯、阿里等公司纷纷布局向量数据库研发，力求在大模型领域实现突破。同时，大量中小型公司也借助向量数据库的能力快速进军大模型，抢占市场先机。
除此之外，近期发布的多个关于向量数据库的行业研究报告也表明，向量数据库将成为未来数据存储和处理的主流趋势，市场规模有望迅速扩大。
可以说，向量数据库已然成为了推动人工智能技术发展的重要驱动力。在这场技术变革中，率先抓住向量数据库的发展机遇，就更有可能引领未来的科技潮流。
目前，低成本快速定制大模型已经成为了现实。
对很多开发者而言，微调大模型的学习门槛并不高，自学也能简单上手，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。
OpenAI 首届开发者大会在几天前彻底引爆，并被广泛定义为改变了现有的大模型格局。这会对向量数据库行业的发展有什么影响呢？RAG 又再次走到了台前？这个领域现在还值得投入吗？未来又有什么技术能替代它呢……
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。
基于此，机器之心专门策划了以「大模型时代的向量数据库」为主题的 AI 技术论坛。
论坛持续两天，我们不仅关注 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，向量数据库的未来将何去何从，企业和个人又如何能借势完成战略布局和职业升级呢？
届时，Zilliz 将在现场与各位同业一起探讨上述议题，相信这场技术论坛一定会带给你启发和收获。
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论坛日程
主题演讲神秘嘉宾也已全部到位，分别是复旦大学张奇教授、微软亚洲研究院首席研究员陈琪老师，Zilliz 合伙人兼技术总监栾小凡也将在现场进行深度分享，快来看看他们的分享内容和最新日程吧。
本场论坛重在行业技术交流，嘉宾分享均是技术干货，不夹带产品广告。（如想了解相关产品或项目，欢迎移步展位区）
本文分享自微信公众号 - ZILLIZ（Zilliztech）。
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