大型语言模型（LLM）的崛起，将向量数据库从默默无闻的搜索技术推向了AI成功的舞台中央。在ChatGPT风靡全球之前，向量数据库市场还相对小众，仅有Pinecone、Milvus、Zilliz等少数几家“原生”企业活跃其中。

“以AI为中心设计的平台架构会把基础设施、数据和应用变成上下交融共生，如甲骨文强调说把AI带入数据，就在于数据库中本身就应具备的原生AI能力，而不是把数据迁移到库外,再去搞一个AI层，那个就是‘Data+AI’，而不是‘Bring AI to Data’。” 谢鹏博士说。

大型语言模型（LLM）将向量数据库从晦涩难懂的搜索技术，转变为AI成功的必备产品。在ChatGPT之前，只有少数“原生”的向量数据库，如Pinecone、Milvus、Zilliz等。 由于大模型中检索增强生成（RAG）依赖于检索最相关的数据，因此向量索引成为数据库技术的核心焦点。主流数据库开始支持向量索引。对于多模态的NoSQL和关系数据库，添加向量数据类型是轻而易举的事。几乎在一夜之间，许多现 ...

作者 | Sergio De Simone译者 | 明知山策划 | 丁晓昀Vertex AI RAG Engine 是一项托管的编排服务，旨在简化大语言模型与外部数据源的连接，它能够帮助模型保持数据更新，生成更贴合需求的答案，并有效减少幻觉。根据谷歌的说法，新的 RAG Engine 是使用 Vertex AI 实现基于 RAG 的 LLM 的“理想选择”，它在 Vertex AI ...