生成式 AI 应用落地已经从热火朝天的“百模大战”，步入到了少数优秀模型脱颖而出，工具链百花齐放，以及企业主管认真寻找生成式 AI 落地场景的新阶段。然而，大模型能否真正落地并应用于实践、如何基于开发者自身 IT 架构快速构建AI Native 应用、如何衡量引入生成式 AI 的价值等问题引发行业关注。

　　在此背景下，亚马逊云科技举办亚马逊云科技生成式 AI 构建者大会。在本次大会中，众行业大咖和技术专家们深度聚焦生成式 AI 前沿技术，就生成式 AI 的热点技术话题和热门应用场景展开了深入分享与交流，为开发者们解读了当下应怎么样应对生成式 AI 带来的机遇，在 AI 时代保持强有力的竞争力。

　　Zilliz 合伙人兼首席技术官栾小凡、Zilliz AI 云平台负责人陈将受邀参加。

　　栾小凡表示，向量数据库是一种将数据存储为高维向量的数据库，高维向量是特征或属性的数学表示。拆解来看，向量数据库有两个关键要素，一是面向高维向量数据的解决能力，二是具备一个数据库的基本能力。因此，作为向量数据库需要具备支持向量数据的增删改查、高性能的向量检索、支持数据的持久化、支持一种易用的查询语言的能力。

　　此外，还可以从许多角度来评估向量数据库：系统的扩展性、弹性、可用性，所采用的向量检索算法，是否支持标量过滤、混合查询、多向量等功能，是否开源，是否提供云服务，还有是不是有完善的生态支持等。Milvus 和 Zilliz Cloud 作为全球领先的向量数据库，能够从多重维度满足开发者对于向量数据库的需求。

　　当然，并非所有的向量数据库都生而平等。栾小凡认为，开发者评判自己是不是需要真正的向量数据库时，需要着重考虑应用场景。向量数据库的传统应用场景包括文本类（如翻译和语义检索）、图片类（如去重和以图搜图）、视频类（如推荐和内容合规检测）、生物制药、无人驾驶等。随着大模型时代的到来，向量数据库的应用场景也随之拓展，包括 RAG（Retrieval-augmented generation）、AI Agent、多模态大模型等。

　　陈将在进行主题分享时则对 RAG 应用于向量数据库的场景进行了详细拆解。陈将认为，LLM 的最严重的问题就是缺乏最新的知识和特定领域的知识。对于这一问题，业界有两种主要解决办法：微调和检索增强生成。业内许多公司（如 Zilliz、OpenAI 等）都认为相比微调，RAG 是更好的解决办法。归根究底是因为微调的成本更高，需要用的数据也更多，因此一般适用于风格迁移（style transfer）的场景。

　　相比之下，RAG 方法使用例如 Milvus 之类的向量数据库，从而将知识和数据注入到应用中，更适用于通用场景。陈将提到，采用 RAG 方法就意味着使用向量数据库存储真理数据，这样做才能够确保应用返回正确的信息和知识，而不是在缺乏数据时产生幻觉，捏造回答。不过，随着越来越多的文档、用例等信息被注入应用中，越来越多开发者意识到信息来源的重要性，它能保证信息准确性，使得大模型的回答更加真实。

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