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向量数据库曾寂寂无名，然而随着生成式 AI 大模型的爆发式增长，其热度被推向了前所未有的巅峰。
不久前，诸多向量数据库公司纷纷发表实现融资：Pinecone 实现 1 亿美元 B 轮融资，WeaviateBV 取得 5000 万美元 B 轮融资，Chroma 取得 1800 万美元种子轮融资，Qdrant 获 750 万美元种子融资。资本的涌入侧面能够证实向量数据库的爆火水平。
在国内，除了 Zilliz 这只领头羊在向量数据库赛道驰骋之外，大华股份、云创数据、中国软件、东软团体、每日互动、星环科技和美亚柏科等公司也正在押注这一畛域。
怎么，难道没有业余的向量数据库，大模型就玩不转了吗？
8 月 29 日，OSCHINA 特意邀请了包含栾小凡在内的业内具备代表性的专家，以直播的形式，从以下角度对这一问题作出答复：
- 咱们真的须要一个像 Milvus 这样的“业余”向量数据库吗，还是像 PostgreSQL、Redis、ElasticSearch 等数据库一样降级向量性能反对就行了？
- 当企业面临抉择向量数据库或者向量插件等产品时，次要思考哪些因素？
- 结合实际场景，将各向量产品进行多方面比照：数据规模、检索性能、内存占用、老本……
- 向量数据库、向量插件或者向量检索库，别离是如何实现性能和老本等多方面的均衡？哪种形式是更优的抉择？
直播工夫：8 月 29 日 19:00-21:30
直播平台：Zilliz 视频号
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本文由 mdnice 多平台公布