Vamos explorar o VectorDB na era dos modelos grandes!

No contexto da indústria em que grandes modelos estão varrendo o mundo, a geração de texto baseada no aprimoramento de resultados de pesquisa (RAG) tem atraído muita atenção. Como tecnologia chave do RAG, o banco de dados vetorial (VectorDB) está na encruzilhada do desenvolvimento.

Para discutir as tendências de desenvolvimento, cenários de aplicação e ecologia tecnológica upstream e downstream do VectorDB, a comunidade OpenSearch iniciou este Meetup "VectorDB na Era dos Grandes Modelos".

Neste evento, você conhecerá especialistas em pesquisa e desenvolvimento de tecnologia de pesquisa vetorial de empresas líderes, colaboradores ativos da comunidade OpenSearch e cientistas de inteligência artificial de linha de frente para compartilhar os mais recentes desenvolvimentos em VectorDB, grandes modelos e tecnologias relacionadas upstream e downstream. bem como sua compreensão dos insights sobre a direção futura desta indústria. Além disso, na sessão de mesa redonda, você poderá ter uma discussão aprofundada com veteranos de vários setores relacionados sobre o futuro do VectorDB e as oportunidades que podem ser aproveitadas neste setor.

Horário : 13/04/2024 (sábado) 14h00-18h30

Localização : Edifício 4, Lane 345, Xinhua Road, distrito de Changning, Shanghai STOP SHOP (Social Friends Coffee) 

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"Evolução do Vector Engine do serviço de pesquisa em nuvem do Volcano Engine"

Lu Yuncheng | Especialista técnico em serviço de pesquisa em nuvem do Volcano Engine

No contexto do rápido crescimento actual dos dados de imagem e vídeo, a procura das pessoas por uma pesquisa diversificada de dados tornou-se cada vez mais urgente. Os cenários de pesquisa multimodal tornaram-se uma tendência dominante no campo de pesquisa atual. Este discurso se concentrará na exploração e prática do serviço de pesquisa em nuvem Volcano Engine no processo de desenvolvimento do mecanismo vetorial e explorará como obter pesquisa massiva de dados em um ambiente de dados multimodal.

agenda geral 

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