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为大模型效率有余而发愁？还在为大模型背地的老本感到困扰？
那么，为什么不问问 Milvus？
家喻户晓，性能通常是将大型语言模型（LLM）放入实时应用程序须要解决的一个瓶颈，在应用 ChatGPT 或其余开源模型时，老本和性能是重要的思考因素。在此状况下，以 Milvus 和 Zilliz Cloud 为代表的向量数据库的劣势得以凸显。作为 LLMs 基础设施中的一把利刃，它们能为 LLMs 提供超强的存储能力，并配合相干生态工具，最大水平地施展出大模型的劣势。
例如，LangChain 和 Milvus 的联合，可无效进步 LLMs 的智能和效率。
不止如此，针对大模型能力有余的状况，将 Milvus 与其余工具集成，仍然是不错的解决方案。
例如将 Auto-GPT 与向量数据库集成，能够无效加强 Auto-GPT 的记忆和上下文了解。
此外，为了让用户体验开箱即用的向量数据库服务，相干产品 Zilliz Cloud 也将于往年 6 月底登陆阿里云，为用户提供更多的抉择……能够说，Milvus 和 Zilliz Cloud 的可能性还有很多很多。
对于最近开发者特地关注的大模型的性能和效率问题，咱们邀请到 Zilliz 的两位工程师陈室余、叶桢为大家答疑解惑，他们将详解向量数据库与 LangChain 及 Auto-GPT 的集成，能够带来怎么的效率晋升和能力加强。
【1+1】的答案绝不只大于 2。
🌟本周四 20:00，直播间等你！🌟
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