生成式 AI 應(yīng)用落地已經(jīng)從熱火朝天的“百模大戰(zhàn)”，步入到了少數(shù)優(yōu)秀模型脫穎而出，工具鏈百花齊放，以及企業(yè)主管認(rèn)真尋找生成式 AI 落地場景的新階段。然而，大模型是否能夠真正落地并應(yīng)用于實踐、如何基于開發(fā)者自身 IT 架構(gòu)快速構(gòu)建AI Native 應(yīng)用、如何衡量引入生成式 AI 的價值等問題引發(fā)行業(yè)關(guān)注。

在此背景下，亞馬遜云科技舉辦亞馬遜云科技生成式 AI 構(gòu)建者大會。在本次大會中，眾行業(yè)大咖和技術(shù)專家們深度聚焦生成式 AI 前沿技術(shù)，就生成式 AI 的熱點技術(shù)話題和熱門應(yīng)用場景展開了深入分享與交流，為開發(fā)者們解讀了當(dāng)下應(yīng)如何應(yīng)對生成式 AI 帶來的機遇，在 AI 時代保持強有力的競爭力。

欒小凡表示，向量數(shù)據(jù)庫是一種將數(shù)據(jù)存儲為高維向量的數(shù)據(jù)庫，高維向量是特征或?qū)傩缘臄?shù)學(xué)表示。拆解來看，向量數(shù)據(jù)庫有兩個關(guān)鍵要素，一是面向高維向量數(shù)據(jù)的處理能力，二是具備一個數(shù)據(jù)庫的基本能力。因此，作為向量數(shù)據(jù)庫需要具備支持向量數(shù)據(jù)的增刪改查、高性能的向量檢索、支持?jǐn)?shù)據(jù)的持久化、支持一種易用的查詢語言的能力。

此外，還可以從許多角度來評估向量數(shù)據(jù)庫：系統(tǒng)的擴展性、彈性、可用性，所采用的向量檢索算法，是否支持標(biāo)量過濾、混合查詢、多向量等功能，是否開源，是否提供云服務(wù)，以及是否有完善的生態(tài)支持等。Milvus 和 Zilliz Cloud 作為全球領(lǐng)先的向量數(shù)據(jù)庫，能夠從多個維度滿足開發(fā)者對于向量數(shù)據(jù)庫的需求。