Datawhale开源黑板报20250901期

[Sm1les]

🔥 最新优质开源项目推荐：《easy-vectordb - 向量数据库部署与实践指南》
【贡献者】：牧小熊、刘晓
【Github地址】：https://github.com/datawhalechina/easy-vectordb

【项目背景】
在人工智能技术高速发展的今天，向量数据库已成为支撑大模型、推荐系统、图像检索等场景的核心基础设施。然而，开发者面临部署复杂、概念抽象、实战案例不足等痛点。本教程旨在通过开源、模块化、实战驱动的方式，降低向量数据库的学习门槛，推动技术普及与社区协作。其意义体现在：

1.填补知识鸿沟：系统梳理向量数据库的核心概念与部署流程，帮助开发者快速掌握这一新兴技术

2.加速AI应用落地：结合真实案例（如RAG框架、大模型知识库），解决非结构化数据处理难题

根据 IDC 的预测，到 2028 年全球互联网数据总规模将达到 393ZB，其中超 80%为非结构化数据。这一趋势表明，数据管理的范式正在转变，对非结构化数据的管理和价值发现将会成为全新的挑战。 alt text

非结构化数据的处理，正是向量数据库所擅长的。

向量数据库除了能对非结构化数据进行管理之外，也是 AI infra 中重要的基础设施。大语言模型展现了惊人的语言理解和内容生成能力，但由于模型的静态性，存在生成的内容信息更新不及时，生成内容无法溯源，有时还会存在幻觉等问题。通过 RAG 技术结合向量数据库，可以很好的解决大语言模型带来的这些问题。 解决的思路其实也很简单，在大语言模型生成最终结果之前，先将用户问题交给线上数据库检索。找出与用户问题相关的更新补充信息，或者是企业私域的专业领域的信息，以辅助大语言模型来生成更准确的结果。

因此向量数据库除了能应用在非结构化数据的管理之外，也同样可以用在大模型的增强上。

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