Zilliz携手大模型生态企业玩转GDC 2024，向量数据库和RAG成行业焦点-德赢Vwin官网网

3 月 23 日-24 日，聚焦全球开发者精英，由上海市人工智能行业协会（SAIA）主办的 2024 全球开发者先锋大会（2024 GDC）在上海举办。Zilliz 作为向量数据库赛道的领军者，受邀参与了此次活动，不仅在不同形式的活动中进行了 3 场主题分享，还与百川智能、Dify.AI、Moonshot AI 等公司一同在「大模型展示及研讨专区」的产品互动展台，与来自各地的开发者进行互动。

据悉，本次大会由世界人工智能大会组委会、上海市经济和信息化委员会、上海市徐汇区人民政府、中国(上海)自由贸易试验区临港新片区管理委员会共同指导，上海市人工智能行业协会联合上海人工智能实验室、上海临港经济发展（集团）有限公司、开放原子开源基金会共同主办。

全球开发者先锋大会（GDC）缘起总.理在达沃斯世界经济论坛打 CALL 的世界人工智能大会（WAIC），作为 WAIC 聚焦科技和人才力量的重要板块，GDC 已发展成为全球开发者的盛大节日、顶尖技术趋势的风向标。向量数据库赛道正是 AIGC 时代的重要技术风向标，Zilliz 在现场向全球的开发者展示了其在顶尖向量数据库技术的多重探索。

Zilliz 资深解决方案架构师沈亮以《百亿级向量数据库架构创新与优化之路》的主题进行了分享。他表示，向量数据库最早诞生于 2019 年，由 Zilliz 公司推出并开源了全球首款向量数据库 Milvus。在那个时期，向量数据库的功能相对比较简单，主要是基于向量检索库 Faiss 的基础上，封装了远程过程调用（RPC）接口，并支持了基于 Write-Ahead Logging（WAL）的持久化能力。相比于传统的向量检索方法，Milvus 1.0 的最大意义在于解耦了业务逻辑、模型和数据存储这三者之间的紧密关联。这意味着应用开发者不再需要关注底层基础设施的维护工作，这些工作包括但不限于集群的部署、数据的持久化和数据的迁移等。因此，Milvus 1.0 为许多用户提供了从传统烟囱式的人工智能开发模式向大模型时代。

随着大模型技术的蓬勃发展，向量数据库开始进入 2.0 时代，更多的个人开发者涌入赛道，对向量数据库的关注也逐渐迁移到开发效率、部署简单以及面向大模型加强场景的功能需求。向量数据库绝不仅仅是用来进行简单的向量检索，要想真正提升开发者的开发效率和使用成本，需要系统开发者深入理解硬件、存储、数据库、AI、高性能计算、分布式系统、编译原理、云原生等，以确保其稳定性、性能和易用性。在此基础上，Zilliz 推出了Zilliz Cloud，可提供全托管的 SaaS 及 BYOC 向量数据库服务，具备深度优化、开箱即用的 Milvus 体验。使用 Zilliz Cloud 可以轻松构建百亿级向量数据库，分钟级部署和扩展向量搜索服务，并由全球最专业的向量数据库团队提供运维、优化、及综合支持。

Zilliz 开发者生态及市场运营负责人 Jerry 首先进行了主题为《走进向量数据库和 RAG ——让 LLMs 停止幻觉》的分享。Jerry 表示，过去一年，RAG 在技术层面发展迅速，为向量数据库赛道添了一把火。RAG 和向量数据库的结合，能够有效解决幻觉、时效性差、专业领域知识不足等阻碍大模型应用的核心问题。

具体来看，大模型的局限性包括：其一，缺乏领域特定信息：LLM 仅基于公开数据集训练；缺乏领域特定信息或专有信息等非公开数据。其二，容易产生幻觉：LLM 只能根据其现有数据提供信息和答案；如果超过该范围，LLM 会提供错误或捏造的信息。其三，无法获取最新信息：LLM 训练成本十分高昂，无法及时更新其知识库。其四，不变的预训练数据：LLM 使用的预训练数据可能包含过时或不正确的信息，且这些数据无法更正或删除。

向量数据库可有效针对解决上述问题，例如针对缺乏领域特定信息的问题，可利用向量数据库建立知识库，拓展认知边界；针对无法获取最新信息的问题，可以利用向量数据库为大模型建立记忆、及时更新。

在此基础上，RAG 技术栈应运而生，通过 LLM、向量数据库和提示词的相互配合，让 LLM 停止幻觉。此外，Jerry 还介绍了向量数据库的其他应用场景，包括图片搜索、视频搜索、文本搜索、数据去重、跨模态搜索、推荐系统、问答系统、版权保护、网络安全、AI 制药等。

在《2024 年，重新再来说说关于向量数据库的那些事儿》主题分享中，Jerry 回顾了向量数据库从小众赛道到爆火的全过程，并提及了外界对于向量数据库和 RAG 的疑问。他表示，大模型技术正在改变世界，但无法改变世界的运行规律。对于大模型而言，长期记忆的重要性也将持续存在。AI 应用的开发者一直在追求查询质量和成本之间的完美平衡。当大型企业将生成式人工智能投入生产时，需要在控制成本的同时保持最佳的响应质量。在此情况下，RAG 技术和向量数据库依然是实现这一目标的重要工具。

最后，Jerry 提到，Zilliz 最近面向 AI 初创企业推出了一项扶持计划，预计提供总计 1000 万元的 Zilliz Cloud 抵扣金，致力于帮助 AI 开发者构建高效的非结构化数据管理系统，助力打造高质量 AI 服务与运用，加速产业落地。届时将为全球的 AI 初创团队提供资源、技术、市场推广、销售等全方位的支持，符合要求的团队可获得独家资源与支持。欢迎各位开发者访问 Zilliz 中文官网首页点击 Zilliz AI 初创计划，与 Zilliz 一起共建 AI 生态！

审核编辑黄宇

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