深入研究RAG和向量資料庫：實現低成本快速客製化大模型的關鍵

如今，在人工智慧領域中，備受關注的是大規模模式。然而，高昂的培訓費用和漫長的培訓時間等因素已成為限制大多數企業參與大規模模型領域的關鍵障礙

#這種背景下，向量資料庫憑藉其獨特的優勢，成為解決低成本快速客製化大模型問題的關鍵。

向量資料庫是一種專門用於儲存和處理高維向量資料的技術。它採用高效的索引和查詢演算法，實現了大量資料的快速檢索和分析。如此優秀的效能之外，向量資料庫還可以為特定領域和任務提供客製化的解決方案。

騰訊、阿里等科技巨頭紛紛投入研發向量資料庫，希望在大模型領域取得突破。許多中小型公司也利用向量資料庫的能力快速進入大模型市場，爭奪先機

近期發布的多個關於向量資料庫的產業研究報告顯示，向量資料庫將成為未來資料儲存和處理的主流趨勢，市場規模有望迅速擴大

可以說，向量資料庫已然成為了推動人工智慧技術發展的重要驅動力。在這場技術變革中，率先抓住向量資料庫的發展機遇，就更有可能引領未來的科技潮流。

                                 ^{時配備方面 1. VectorDB 應用程式流程。圖源：https://www.pinecone.io/learn/vector-database/}

#目前，低成本快速客製化大模型已經成為了現實。

對許多開發者而言，微調大模型的學習門檻並不高，自學也能簡單上手，但是在實際應用中還是會出現各種各樣的問題。

如何充分發揮外掛知識庫和向量資料庫的價值，如何從零開始打造一款向量資料庫，如何設計技術架構，如何突破關鍵技術瓶頸，如何利用RAG和向量資料庫建立企業知識庫，在技​​術實現過程中容易遇到哪些問題和困惑，是否有避免錯誤的指南等等，這些都是技術應用和行業發展中的障礙

顯而易見，對於RAG和向量資料庫領域來說，我們仍然需要持續探索和挖掘技術實踐和一線的落地場景

除了最佳實踐外，大模型領域一直無法迴避的挑戰就是變化太快。

幾天前，OpenAI首屆開發者大會引起了巨大轟動，並被廣泛認為是改變了現有大型模型格局的重要事件。這對向量資料庫產業的發展將產生何種影響？ RAG再次受到關注，它是否仍然值得投資？未來又會有哪些技術能夠取代它呢……

類似這種關於技術未來和技術視野的思考與探討，在快速變化的時代愈加重要，並將指導大模型領域的企業優化戰略佈局，引導從業人員完成職涯升級和職涯規劃。

基於此，本站專門策劃了以「大模型時代的向量資料庫」為主題的 AI 技術論壇。

重寫的內容是：論壇持續兩天，我們關注的不僅是RAG和向量資料庫的技術實現和突破，更關注產業最佳實踐，探討向量資料庫在大模型時代如何高效應用，有哪些使用場景。此外，我們還將關注向量資料庫的未來發展方向，以及企業和個人如何利用這個趨勢進行策略性佈局和職業升級

#相信這場技術論壇一定會帶給你啟發和收穫。

重寫內容為：雙十一購票折扣優惠

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論壇課程

兩位神祕嘉賓已經確定，他們分別是復旦大學張奇教授和微軟亞洲研究院首席研究員陳琪老師。讓我們一起來了解他們的演講內容和日程安排

本場論壇重在行業技術交流，嘉賓分享均是技術乾貨，不夾帶產品廣告。 （如想了解相關產品或項目，歡迎移步展位區）

技術交流社群

為了方便技術交流，我們也刻意建立了向量資料庫技術交流群，歡迎關心向量資料庫與知識庫的技術從業人員掃碼加入對話，深入交流技術細節和產業觀察。

關於本次活動商務合作、團購、發票、內容等相關問題，歡迎加​​入本場活動助理Alice（微信：15650753618）或透過郵件（jiayaning@jiqizhixin.com）進行諮詢。

請歡迎大家來參加本次論壇活動，我們的目的是促進產業間的交流。如果你有任何創意或回饋意見，請隨時與Alice取得聯繫，她很樂意與你交談

^{請查看以下連結：}

^{https://www.pinecone.io/learn/vector-database/}

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