¿Cómo manejar el almacenamiento y análisis de datos en la era de los grandes modelos? ¿Existe alguna práctica de aplicación que se haya implementado?
Para explorar estos problemas, Alibaba Cloud, Zilliz y Doris celebraron recientemente un salón técnico con el tema "Almacenamiento y análisis de datos en la era de los grandes modelos". Alibaba Cloud Object Storage OSS tiene una enorme cantidad de datos no estructurados. , Milvus ( Zilliz), como el proyecto de base de datos vectoriales de código abierto más influyente del mundo, y Doris (Flywheel Technology), como un popular proyecto de análisis de datos, han acumulado una gran cantidad de mejores prácticas para el procesamiento y análisis de datos no estructurados.
En el salón, Li Chen, jefe de operaciones y ecología de Zilliz, compartió un tema titulado "Base de datos vectorial: memoria para modelos grandes".
Catalizadas por grandes modelos, las bases de datos vectoriales están en auge. En comparación con las bases de datos tradicionales, las bases de datos vectoriales están orientadas a vectores de alta dimensión y pueden manejar mejor datos no estructurados como imágenes, audio y videos. Li Chen presentó principalmente los principios básicos, los escenarios de aplicación y la dirección de evolución de las bases de datos vectoriales, así como la acumulación y experiencia de Zilliz en esta dirección.
Dijo que la base de datos vectorial es un complemento importante del modelo grande AIGC y un portador clave para proporcionar una "memoria a corto y largo plazo" precisa, confiable y altamente escalable. Su aplicación en el campo LLM se puede dividir principalmente en los siguientes seis categorías: Gestión de conocimientos y datos privados La biblioteca proporciona actualizaciones de datos en tiempo real para modelos grandes, personaliza y mejora modelos grandes, proporciona memoria para agentes, guarda los resultados del procesamiento de modelos grandes y construye sistemas de IA más complejos. ciertamente,