云原生向量数据库 PieCloudVector 助力多模态大模型 AI 应用

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于 2024-08-29 10:15:35 发布 · 1.4k 阅读

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全球 AGI（人工通用智能）市场快速增长的背景下，企业应用成为推动这一领域发展的主要力量，企业如何选择合适的技术来支撑其智能化转型显得尤为重要。在墨天轮《数据库技术如何增强 AI 大模型？》数据库沙龙活动中，拓数派向量数据库负责人邱老师分享了向量数据库 PieCloudVector 在增强 AI 大模型方面的技术成果。

如今，大模型应用正以前所未有的速度改变着各个行业。从自然语言处理、计算机视觉到多模态任务的解决方案，AI 技术已经成为推动业务创新的核心力量。

然而，大模型的训练和推理需要处理大量高维度的向量数据，传统数据库在面对这些需求时往往力不从心。为应对这一挑战，向量数据库应运而生，本文将介绍 PieCloudVector 如何利用其独特的云原生架构和强大的向量处理能力助力 AI 大模型释放全部潜力。

1 国内 AGI 发展趋势

1.1 国内 AGI 市场分层

中国 AGI 市场自下而上分为基础设施层、模型层、中间层和应用层，这四层结构共同构成了中国 AGI 市场的技术框架。

国内 AGI 市场分层

最底层的基础设施层是 AI 应用的支柱，它提供硬件、算力和网络支持，任何 AI 应用都离不开这些技术；在基础设施层之上，核心模型的研发是重中之重，所有 AI 应用都围绕某个大模型构建，而模型的训练和能力直接影响着 AGI 应用的实际效能；进一步往上，是围绕模型提供的各种框架、工具、微调能力，它们为实际 AI 落地搭建了一个桥梁；最后的应用层面则是直面用户业务、解决具体问题的地方。

1.2 AI Agent 推动 AI 迅速发展

最近，AI 领域的一大热点是“AI Agent”，它正逐渐成为探索的核心路径。单一的大模型只能生成文字或图片，实际能够落地应用的方向比较有限。Agent 的目的旨在让大模型根据用户设定的目标，通过与周围环境交互、使用可访问的数据、调用接口和各种辅助工具，使大模型能够独立完成某些原本需要人工介入的任务，它的发展方向是深入垂直行业，通过明确和精细的任务范围来提高实现效果。

目前，Agent 应用已经相当普遍，比如智能手机上的语音助手就是一种 Agent 的具体表现形式。