|
十几天前的 OpenAI 开发者大会，给整个行业带来了一场地震。最新推出的 Assistants API 提供了代码解释器、检索以及函数调用等新功能，帮助开发者构建高质量的 AI 应用。 于是，“OpenAI 力挺 RAG，向量数据库失宠了？”等话题一度成为了讨论的热点。 很多从业者纷纷表示尽管 RAG 看似很完美，但是目前来看，向量数据库依然是不可忽视的一环，而它本身也是 RAG 的基本组件。 尽管向量数据库和 RAG 的技术门槛并不算高，但是在实际应用中还是会出现各种各样的问题。
如何发挥外挂知识库和向量数据库的最大价值，如何从 0 到 1 做一款向量数据库，如何设计技术架构，关键技术瓶颈是如何突破的，如何用 RAG 和向量数据库搭建企业知识库，技术实现过程中容易走哪些弯路，有没有什么避坑指南等等问题和困惑，都是技术应用和行业发展的阻碍。 可见，对于 RAG 和向量数据库领域而言，技术实践和一线的落地场景依然需要持续探索和挖掘。
除了最佳实践外，大模型领域一直无法回避的挑战就是变化太快。向量数据库还有未来吗？RAG 如何落地，值得投入吗？它的未来又将如何发展呢？ 类似这种关于技术未来和技术视野的思考与探讨，在快速变化的时代愈加重要，并将指导大模型领域的企业优化战略布局，引导从业者完成职业升级和职业规划。 |
|
|
