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)