深入研究RAG和向量数据库：实现低成本快速定制大模型的关键

如今，在人工智能领域中，备受关注的是大规模模型。然而，高昂的培训费用和漫长的培训时间等因素已成为制约大多数企业参与大规模模型领域的关键障碍

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。

腾讯、阿里等科技巨头纷纷投入研发向量数据库，希望在大模型领域取得突破。许多中小型公司也利用向量数据库的能力快速进入大模型市场，争夺先机

近期发布的多个关于向量数据库的行业研究报告显示，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。

^{图 1. VectorDB 应用流程。图源：https://www.pinecone.io/learn/vector-database/}

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。

如何充分发挥外挂知识库和向量数据库的价值，如何从零开始打造一款向量数据库，如何设计技术架构，如何突破关键技术瓶颈，如何利用RAG和向量数据库建立企业知识库，在技术实现过程中容易遇到哪些问题和困惑，是否有避免错误的指南等等，这些都是技术应用和行业发展中的障碍

显而易见，对于RAG和向量数据库领域来说，我们仍然需要持续探索和挖掘技术实践和一线的落地场景

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。

几天前，OpenAI首届开发者大会引起了巨大轰动，并被广泛认为是改变了现有大型模型格局的重要事件。这对向量数据库行业的发展将产生何种影响？RAG再次受到关注，它是否仍然值得投资？未来又会有哪些技术能够取代它呢……

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，本站专门策划了以「大模型时代的向量数据库」为主题的 AI 技术论坛。

重写的内容是：论坛持续两天，我们关注的不仅是RAG和向量数据库的技术实现和突破，更关注产业最佳实践，探讨向量数据库在大模型时代如何高效应用，有哪些使用场景。此外，我们还将关注向量数据库的未来发展方向，以及企业和个人如何利用这个趋势进行战略布局和职业升级

相信这场技术论坛一定会带给你启发和收获。

重写内容为：双十一购票打折优惠

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论坛日程

两位神秘嘉宾已经确定，他们分别是复旦大学张奇教授和微软亚洲研究院首席研究员陈琪老师。让我们一起来了解他们的演讲内容和日程安排

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）

技术交流社群

为了方便技术交流，我们也特意建立了向量数据库技术交流群，欢迎关心向量数据库和知识库的技术从业者扫码加入对话，深入交流技术细节和行业观察。

关于本次活动商务合作、团购、发票、内容等相关问题，欢迎添加本场活动小助手 Alice（微信：15650753618）或通过邮件（jiayaning@jiqizhixin.com）进行咨询。

请欢迎大家来参加本次论坛活动，我们的目的是促进行业间的交流。如果你有任何创意或反馈意见，请随时与Alice取得联系，她很乐意与你交谈

^{请查看以下链接：}

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

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