십일 전 OpenAI 개발자 컨퍼런스는 업계 전체에 지진을 가져왔습니다. 새로 출시된 Assistants API는 코드 해석기, 검색, 함수 호출 등의 새로운 기능을 제공하여 개발자가 고품질 AI 애플리케이션을 구축하는 데 도움을 줍니다.
그 결과, "OpenAI가 RAG를 지원하는데, 벡터 데이터베이스가 인기를 잃었나요?"와 같은 주제가 한때 화제가 되었습니다.
많은 실무자들은 RAG가 완벽해 보이지만 현재 벡터 데이터베이스는 여전히 무시할 수 없는 링크이며 RAG 자체도 RAG의 기본 구성 요소라고 말했습니다.
벡터 데이터베이스와 RAG의 기술적 한계는 높지 않지만 실제 응용에서는 여전히 다양한 문제에 직면하게 됩니다
플러그인 지식 베이스와 벡터 데이터베이스의 가치를 극대화하는 방법과 조치 방법 0에서 1까지 벡터 데이터베이스, 기술 아키텍처를 설계하는 방법, 주요 기술 병목 현상을 극복하는 방법, RAG 및 벡터 데이터베이스를 사용하여 기업 지식 기반을 구축하는 방법, 기술 구현 과정에서 쉽게 우회할 수 있는 방법, 함정 방지 지침 및 기타 문제와 혼란이 있습니까? 기술 적용 및 산업 발전에 장애물이 있습니까?
RAG 및 벡터 데이터베이스 분야의 경우 기술 실습 및 1차 구현 시나리오가 여전히 지속적으로 탐색되고 탐색되어야 함을 알 수 있습니다.
대형 모델 분야에서 피할 수 없는 과제는 모범 사례가 너무 빨리 변한다는 것입니다. 벡터 데이터베이스에는 여전히 미래가 있습니까? RAG는 어떻게 결실을 맺나요? 투자할 가치가 있나요? 미래는 어떻게 전개될 것인가?
기술적 미래와 기술 비전에 대한 이와 같은 생각과 토론은 급격한 변화의 시대에 점점 더 중요해지고 있으며, 대형 모델 분야의 기업이 전략적 레이아웃을 최적화하도록 안내하고 실무자가 경력 업그레이드 및 경력 계획을 완료하도록 안내할 것입니다. .
11.24-11.25 본 사이트에서 단독으로 기획하는 "대형 모델 시대의 벡터 데이터베이스" AI 기술 포럼에 여러분을 초대합니다.
PS. 벡터 데이터베이스의 지식 그래프도 공식적으로 완성되었습니다.
위 내용은 이번 포럼에서는 OpenAI 개발자 컨퍼런스가 끝난 후 벡터 데이터베이스와 RAG에 대해 이야기해보겠습니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!