我们知道AI是趋势，但是我们不知道应该如何着手结合AI，这是很多企业级用户的现状。其中很重要的一个技术的难点，就是向量化。
AI就在向量化的基础上，通过预训练和监督学习建立起来的模型，但模型参数达到1730亿的时候，模型表现出来的推理能力，让我们感觉到震惊，这就是大力出奇迹的由来！
奇迹都是参数创造的吗？
如果你能够更多了解向量化，也许你就会有不同的收获。
了解了向量化，也许你会找到如何拥抱大模型的方式和方法。
大模型在训练和推理过程中需要大量的数据支持，而向量数据库可以存储和管理这些数据，为大模型提供实时、准确的信息检索和知识补充。例如，在智能客服、智能问答等应用场景中，向量数据库可以快速检索到与用户问题最相似的答案，提高大模型的响应速度和准确性。
未来，向量数据库和大模型的训练过程可能会更加紧密地结合在一起。通过将向量数据库中的数据与大模型的训练算法进行协同优化，可以提高大模型的训练效率和性能，减少训练时间和成本。
检索是我们分析数据的重要手段，而向量化，为我们提供了不同于精确匹配的新的方法论，开启我们认识世界的新视角。那么，什么是向量化？如何进行向量化？结构化数据or非结构化数据，都需要向量化么？
初创公司Zilliz创新推出面向 AI 应用场景的开源向量数据库系统 Milvus，一经发布便率先在开源社区引起广泛应用和强烈反馈，此次DOIT特邀Zilliz创始人兼首席执行官星爵先生展开对话，敬请关注。
Zilliz 是一家致力于开发用于 AI 应用的非结构化数据平台的公司，是全球最流行的开源向量数据库 Milvus 的创造者。Milvus 被全球超过 5000 家企业使用，累计下载安装量超过 20M。Zilliz 创始人兼首席执行官星爵积极参与 LF AI & Data 开源基金会，从 2020 年至今一直担任董事，并在 2020 年和 2021 年担任董事会主席。在创立 Zilliz 之前，他是 Oracle 12c 云数据库项目的创始工程师。星爵拥有威斯康星大学麦迪逊分校计算机科学硕士学位、华中科技大学学士学位。
