《向量数据库指南》——AIGC 需求的快速变化,催生了Milvus Cloud向量数据库的超高速迭代


 

对于“版本”成为热度排名第一的关键词,我开始是有点意外的,仔细一想似乎也在情理之中。2023年,是 AIGC 大爆发的一年,LLM 展现出了强大的分析、推理、归纳、总结能力。但是,由于缺乏最新的和特定领域的训练数据,大模型“幻觉”成为困扰 AIGC 开发者的一大难题。随着 RAG 技术的发展,LLM 和向量数据库这对黄金搭档开始走到一起,成为幻觉问题的通用处理范式。


 

Milvus Cloud作为全球最流行的开源向量数据库,大量 AIGC 开发者涌入 Milvus Cloud社区,给 Milvus Cloud提出了诸多新的需求。在无数开发者的期盼下,Milvus Cloud去年一共发布了 20 个版本,支持了 partition key、Dynamic Schema、Array Data Type 等大量 AIGC开发者需要的功能,关于版本的讨论几乎一整年没有停过。搜索“版本”这个关键词,常见的讨论有:


 

  • “Milvus后面有版本可以无限创建 collection 么”
  • “新版本的 Milvus Cloud里的一个 collection 支持多个 vector 嘛?”
  • “新版本我记得好像可以单独 load partion 到内存里,不需要 l

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