Jiang Chen: Warum ich zu Zilliz gekommen bin
Neue Herausforderungen
In den vergangenen zehn Jahren habe ich mich auf verschiedene Aspekte der Dateninfrastruktur spezialisiert, darunter Zugriffskontrolle, Datenschutz, NoSQL-Datenbanken und zuletzt Web-Scale-Datenindexierung. Während der Web- und Mobile-Ära entwickelte sich Big Data zu einer bedeutenden Infrastrukturinnovation, wobei Technologien wie MapReduce, verteiltes Rechnen und strukturierte Datenspeicherung den Weg wiesen. Die KI-Ära erfordert andere Technologie-Stacks, insbesondere angesichts der wachsenden Beliebtheit von Large Language Models. Embedding- und Vektorspeicher stehen im Mittelpunkt und sind auch der Schwerpunkt von Zilliz.
Kurz bevor ich zu Zilliz kam, lag mein Fokus auf Suchindexierung bei Google. Ich arbeitete daran, hochflexible Infrastrukturen aufzubauen, um Milliarden von Bildern und Videos im öffentlichen Web zu verstehen, strukturierte Labels für Webseiten zu generieren, die unterschiedliche Multimedia-Daten umfassen, und sie in durchsuchbare Indizes umzuwandeln. Diese Technologien legten die Grundlage für nutzerorientierte Produktinnovationen wie die Suche nach Kurzvideos. Herkömmliche Methoden zum Verstehen unstrukturierter Daten wie Text, Bilder und Videos erforderten jedoch die Generierung vieler Labels mithilfe mehrerer Machine-Learning-Modelle. Dieser Prozess stützte sich auf eine komplexe Infrastruktur, die ML-Modellinferenz, Orchestrierung von Geschäftslogik und Retrieval-Algorithmen umfasste, was erhebliche Herausforderungen mit sich brachte.
Darüber hinaus stieß auch das Retrieval von Suchinhalten mit traditionellen regelbasierten Systemen (Abgleich von Schlüsselwörtern mit invertierten Indizes) an Grenzen. Es wurde deutlich, dass embedding-basiertes Retrieval starke Verbesserungen bei der Relevanz von Suchergebnissen bot. Obwohl Embedding in der Suche nicht neu ist und seit Jahren in der traditionellen Websuche eingesetzt wird, erwies sich die Einführung von embedding-basiertem Retrieval oder eines hybriden Ansatzes für zahlreiche neue Suchprodukte selbst für Google als erhebliche Herausforderung.
Als ich Robert, den Produktleiter bei Zilliz, zum ersten Mal traf, war ich beeindruckt von dem Anspruch, Embedding- und Vektorsuchtechnologien zu demokratisieren. Außerdem motiviert es mich, an dieser fantastischen KI-Welle teilzunehmen.
Entwickler befähigen, das Potenzial unstrukturierter Daten zu entfesseln
Obwohl viele Entwickler und Unternehmen das Potenzial von Embeddings erkennen, benötigen sie mehr Infrastruktur, um unstrukturierte Daten effektiv als Vektor-Embeddings zu organisieren. In der modernen KI-Ära bin ich jedoch fest davon überzeugt, dass KI-native Infrastruktur der Schlüssel zur Zukunft von Unternehmen ist. Diese Infrastrukturen nutzen große neuronale Netzwerkmodelle, Vektorspeicher und spezialisierte Rechensysteme, die speziell für sie entwickelt wurden. Nachdem ich den Betrieb solcher Infrastrukturen im globalen Maßstab beobachtet habe, bin ich begeistert davon, diese hochkomplexe Infrastruktur zu demokratisieren, damit Startups mit begrenzten Ressourcen KI-Technologie nutzen und bahnbrechende Anwendungen schaffen können, die die Menschheit voranbringen.
Großartige Menschen
Ich war schon früher in der Startup-Welt tätig. Nachdem ich die Achterbahnfahrt der Gründung eines neuen Projekts erlebt habe, durch die Suche nach einem schlechten Product-Market Fit ausgebrannt war und nach der nächsten Finanzierungsrunde gesucht habe, weiß ich ganz sicher: Wenn man komplexe Probleme in einem unsicheren Kontext angeht, ist das Wichtigste, mit einem Team großartiger Menschen zu arbeiten, denen man vertrauen kann.
Als ich das außergewöhnliche Team aus Charles, Robert und James kennenlernte, konnte ich sofort erkennen, dass sie erfahrene Unternehmer sind, sich der Unsicherheit des Unternehmertums voll bewusst und dennoch bereit, sich ihm mit ganzer Kraft zu widmen. Ich wusste, dass sie die perfekte Gruppe waren, mit der ich zusammenarbeiten wollte, also entschied ich mich ohne Zögern, diesem bemerkenswerten Team beizutreten.
Das ist letztlich der Grund, warum ich zu Zilliz gekommen bin – um mich durch Unsicherheit zu navigieren; man braucht sowohl eine wichtige Mission als auch eine Gruppe intelligenter und widerstandsfähiger Menschen, mit denen man zusammenarbeitet, die Zilliz hat, und noch viele mehr, nach denen wir gemeinsam streben würden.
Was mich hier bei Zilliz am meisten begeistert
Was mich derzeit am meisten begeistert, ist die Herausforderung, äußerst benutzerfreundliche und praxisnahe Produkte zu entwickeln, die unstrukturierte Daten für Entwickler vereinfachen. Es ist ein komplexes Problem ohne Einheitslösung, das von uns verlangt, eine Roadmap für die Zukunft zu finden. Bei Zilliz steht es uns frei, das zu tun, was richtig ist – ein Vorteil der Arbeit für ein Startup. Die Lösung dieses Problems erfordert einen starken technischen Hintergrund, tiefgehende Produktkenntnisse und Empathie für Entwickler. Mein Arbeitsalltag umfasst:
Gespräche mit Vertriebsmitarbeitern und Solution Architects.
Definition von Produktdetails.
Anleitung des technischen Designs.
Durchführung von Code-Reviews.
Dieser Arbeitsstil macht mir Freude, und ich lerne jeden Tag Neues.
Begleiten Sie uns an die Grenze der KI-Infrastrukturen
Hier bei Zilliz entwickeln wir eine Reihe von Tools und Services, die den Information-Retrieval-Prozess für unstrukturierte Daten erleichtern. Wir haben Towhee, die All-in-one-Lösung für ETL und Embedding unstrukturierter Daten; Akcio, die Open-Source-Implementierung von Retrieval Augmented Generation; und die Vektordatenbank, die Vektoreinbettungen effizient speichert und durchsucht.
Wenn das, was ich hier beschrieben habe, Ihr Interesse weckt, lassen Sie es uns bitte wissen! Wir haben eine Vielzahl offener Stellen im Engineering. Wenn Sie begeistert davon sind, Infrastrukturen aufzubauen, um unstrukturierte Daten effektiv zu verwalten und zu nutzen, sollten Sie sich die Chance, mit uns zu arbeiten, nicht entgehen lassen. Wir haben außerdem offene Stellen im Marketing und Produktmanagement; schauen Sie sich gerne unsere Karriereseite an, um mehr zu erfahren.
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