Подкаст: Использование ИИ для усиления приложений, управляемых данными, с Zilliz
Традиционные базы данных отлично подходят для работы со структурированными данными, такими как информация, которую можно легко зафиксировать и классифицировать в таблице. Однако неструктурированными данными, на которые приходится около 80% мировых данных, управлять не так просто. Многие компании испытывают трудности с осмыслением огромного масштаба данных, которыми они располагают. В эпоху больших данных как мы можем решить проблему осмысленного анализа данных?
В новом выпуске That Digital Show Frank Liu, AI Tech Lead в Zilliz, объясняет, как AI и машинное обучение позволяют разработчикам понимать неструктурированные данные и извлекать из них больше ценности. Ведущие этого выпуска — Jay Jenkins, Tech Strategist and Evangelist в JAPAC - Google Cloud, и Theo Davies, Head of Cloud Sales Enablement в JAPAC - Google Cloud.
Ниже приведены некоторые вопросы, обсуждавшиеся в беседе, и соответствующие им временные метки. Чтобы услышать ответы, послушайте весь выпуск под названием "Using Al to Supercharge Data-Driven Applications with Zilliz".
Откуда произошло название Zilliz и чем занимается Zilliz? (04:00)
Какие существуют проблемы, мешающие сделать данные операционными? (07:43)
Как развивались базы данных, чтобы справляться с вызовами, которые объем и сложность создают для осмысленного анализа данных? (09:00)
Что такое векторные базы данных и чем они отличаются от традиционных баз данных? (09:50)
Как векторные базы данных могут помочь компаниям? (11:50)
Не могли бы вы поделиться интересными примерами использования Milvus? (13:54)
Почему Milvus является open-source и бесплатным? (15:18)
Читать далее
Vector Databases vs. Time Series Databases
Use a vector database for similarity search and semantic relationships; use a time series database for tracking value changes over time.
Vector Databases vs. Key-Value Databases
Use a vector database for AI-powered similarity search; use a key-value database for high-throughput, low-latency simple data lookups.
Introducing DeepSearcher: A Local Open Source Deep Research
In contrast to OpenAI’s Deep Research, this example ran locally, using only open-source models and tools like Milvus and LangChain.