在 ChatGPT 等大语言模型（LLM）盛行的当下，一直不温不火的向量数据库（Vector Data Base ，VectorDB）开始受到大家的关注。
一般而言，大模型在回答具有普遍性的问题上游刃有余，但在回答垂直专业的问题上，就显得不那么出色，例如，大模型在医疗行业会存在回答不准确的情况。
这时，为大模型配备一个「超级大脑」变得尤为重要，这个「超级大脑」可以存储一些专有知识，这样一来，大模型就能从海量的数据中快速检索出最合适的答案，提高它们的准确性和效率，而向量数据库就充当了「超级大脑」角色。
其实，早在 2013 年谷歌就发表了一篇名为《Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality》论文，文中介绍了一种名为 “Word2Vec” 的方法，用来将文字表示为向量。

而十年后的今天，“Word2Vec” 一词仍被屡次提起，并逐渐发展为我们耳熟能详的向量数据库。
尽管向量数据库最初的设计和大模型没有什么关系。但是传统的关系型数据库和 NoSQL 数据库无法满足大模型时代对数据处理效率和存储能力的需求，而向量数据库的高效存储、管理和查询能力，大大提高了大模型的训练和推理效率，因此其成为了大模型时代的重要基础设施。
目前向量数据库已被广泛应用，典型如推荐系统、自然语言处理、图像搜索和识别等领域，同时也在金融行业、医疗行业和科研领域等实际业务场景中提供了非常好的支持。
但是与此同时，大模型时代也对向量数据库提出了更高挑战。
向量数据库如何与传统数据库配合，发挥各自优势？向量数据库如何与其他先进技术，如分布式存储、边缘计算等相结合，提供更完善的基础设施解决方案？如何进一步提高向量数据库的性能和稳定性，以便更好地服务应用场景？……
可见，向量数据库的未来依然有很多未知的技术和领域等待探索，值得被深度探讨。
大模型时代的向量数据库
对于大型互联网公司和大模型公司而言，向量数据库作为大模型的超级大脑，极大程度上解决了领域知识匮乏、长期记忆能力差、事实一致性不足等挑战。
对于部分传统企业和中小型创业公司而言，由于缺乏资源做自训练，乃至微调，加之对数据隐私和数据安全的考虑，外挂知识库成为其唯一的选择，也因此向量数据库成为了无法跨越的障碍。

为了助力广大企业和技术从业者紧跟技术发展潮流，全面了解向量数据库技术，广泛学习产业界最佳实践，掌握向量数据库未来发展趋势，机器之心专门策划了以「大模型时代的向量数据库」为主题的 AI 技术论坛。
论坛持续两天，聚焦向量数据库的技术解析、技术突破、产业界最佳实践、技术未来与展望、实操等多模块内容。机器之心在此诚邀你 11.24-11.25 来北京共赴这场知识与创新的盛宴，共同推动向量数据库技术的发展和应用！
论坛日程

为什么值得参加？
汇聚高校教授及产业界的重磅技术专家，掌握最新技术，拓宽技术视野和技术大牛面对面交流，会后深度链接覆盖核心技术拆解、知名企业最佳实践、技术未来探讨及展望特设展区，一览向量数据库产业格局加入向量数据库高质量技术交流社群，及时跟进行业前沿技术与资讯全流程助力学习：会前会后学习资料大礼包特色晚场交流活动，聊聊技术和职业规划机器之心旗下相关付费活动享购票八五折优惠
现在报名可享「75 折早鸟福利」
「大模型时代的向量数据库」机器之心 AI 技术论坛报名通道正式开启。

扫描图中二维码，或是点击文章底部「阅读原文」可直达论坛官网。即日起至 11 月 10 日 23:55 时，购票参会即可享门票 75 折早鸟福利，票价立减 1000 元。
机器之心 AI 技术论坛第一期「Llama 2 大模型算法与应用实践」的参会者，请单独添加小助手 Alice 的微信，直达专属优惠链接。
技术交流社群
为了方便技术交流，我们也特意建立了向量数据库技术交流群，欢迎关心向量数据库和知识库的技术从业者扫码加入对话，深入交流技术细节和行业观察。

关于本次活动商务合作、团购、发票、内容等相关问题，欢迎添加本场活动小助手 Alice（微信：15650753618）或通过邮件（jiayaning@jiqizhixin.com）进行咨询。