加速大模型落地:火山引擎向量数据库的实践应用

03-12 1459阅读

近两年随着大模型技术的快速发展,图片、视频、自然语言等多模态、非结构化数据的查找需求变大,非结构化数据的量级也远大于结构化数据,传统数据库已经无法满足如此多样化数据的处理需求。向量数据库以其海量的数据存储规模、高效的计算查询能力,正在成为大模型时代重要的基础设施。

3 月23 日,火山引擎开发者社区 Meetup 第十三期邀请到了火山引擎云搜索服务的技术专家,将从火山引擎的实践应用出发,为大家详解「在火山引擎云搜索服务上构建混合搜索的设计与实现」,和大家共同探讨如何在多模态数据场景下进行海量数据搜索。

⏰时间:2024/03/23(周六) 14:00-17:00

🚀地点 :北京市海淀区北三环西路甲 18 号院大钟寺广场 1 号楼 3F-17

📱形式:线下+线上同步直播

加速大模型落地:火山引擎向量数据库的实践应用

议题介绍

《在火山引擎云搜索服务上构建混合搜索的设计与实现》

鲁蕴铖|火山引擎云搜索服务高级研发工程师

当今,随着图片和视频数据的爆炸式增长,人们对于多样化数据搜索的需求也越来越迫切。多模态搜索场景已经成为当前搜索领域的主要趋势。在这个背景下,本次演讲将重点介绍字节跳动在混合搜索领域的探索,并探讨如何在多模态数据场景下进行海量数据搜索。

主要内容:

  1. 混合搜索的应用场景

  2. 云搜索服务在混合搜索中具备的搜索能力

    1. 云搜索服务在混合搜索中的生态能力

    2. 云搜索服务在混合搜索中的搜索增强能力

    3. 云搜索服务在混合搜索中的排序打分增强能力

  3. 云搜索的混合搜索引擎

    1. 当前不同向量引擎能力介绍

    2. 多种向量引擎及优化编码

    3. 不同场景下的向量搜索能力对比与选择

活动议程

加速大模型落地:火山引擎向量数据库的实践应用

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