Стефан Уэбб: Почему я присоединился к Zilliz
Здравствуйте! Я Стефан, недавно назначенный Developer Advocate в Zilliz, создателях Milvus — ведущей open-source векторной базы данных. Вы можете спросить: «Что делает Developer Advocate?» Проще говоря, мы помогаем разработчикам программного обеспечения добиваться успеха с конкретными технологиями различными способами, включая публичные выступления, создание контента и непосредственное взаимодействие с сообществом.
В этом посте я хотел бы поделиться своим путем к тому, чтобы стать Developer Advocate в Zilliz.
После завершения обучения в аспирантуре я провел более трех лет в индустрии в качестве Applied ML Researcher в Meta и Twitter, где мне посчастливилось работать с выдающимися командами. Однако в ноябре 2022 года моя карьерная траектория неожиданно изменилась. Как и многие другие, я был поражен ChatGPT после его выхода. Это был первый раз с юности, когда меня по-настоящему поразил технологический прогресс — напоминающий скачки от 16-цветной графики EGA к 256-цветной VGA и затем к 16 миллионам цветов SVGA.
Мое исследование в рамках Ph.D. было сосредоточено на пересечении байесовской статистики и Deep Learning, с сильным акцентом на Deep Generative AI Models. В то время word2vec для векторных представлений слов и RNN для языкового моделирования считались state-of-the-art. Я был поражен тем, как быстро продвинулись моделирование языка и изображений за несколько лет с тех пор, как я ушел из академии.
Вдохновленный этими достижениями, я решил погрузиться в новый ландшафт Generative AI, изучая LLM, генерацию текста в изображение, prompt engineering, fine-tuning и RAG, и это лишь некоторые направления. На протяжении 2023 года я размышлял о том, как развернуть свою карьеру в сторону Generative AI, экспериментируя с идеей потребительского продукта и консультируя основателей стартапов и инвесторов в сфере финансов.
Поразмыслив, я понял, что больше всего в предыдущих ролях мне нравились личные взаимодействия и вовлечение сообщества, особенно в разработке и управлении open-source software и обмене знаниями о новых технологиях. Мне нравилось выступать с докладами о новых исследовательских идеях и взаимодействовать с open-source сообществом. Обнаружить, что существуют роли, посвященные этим занятиям в глубоко технической области, было настоящим откровением.
Почему именно Zilliz? В основе революции Generative AI лежит критическая потребность в эффективном, масштабируемом хранении и извлечении данных — задача, для решения которой векторные базы данных подходят уникальным образом. Zilliz, через свою open-source векторную базу данных Milvus, демократизирует эту мощную технологию, некогда бывшую исключительной прерогативой технологических гигантов. Будучи самой широко используемой open-source векторной базой данных, Milvus предлагает надежный набор функций, который оказывается бесценным в самых разных отраслях.
Я рад внести вклад в рост open-source сообщества Milvus, используя свою страсть к обмену знаниями и open-source разработке. Если вы или ваша компания заинтересованы в сотрудничестве, пожалуйста, свяжитесь со мной в LinkedIn. Кроме того, я новый ведущий наших регулярных митапов Unstructured Data в Сан-Франциско и South Bay и буду рад увидеть вас там и узнать, что вы создаете. Надеюсь увидеть вас там!
Читать далее
Optimizing Embedding Model Selection with TDA Clustering: A Strategic Guide for Vector Databases
Discover how Topological Data Analysis (TDA) reveals hidden embedding model weaknesses and helps optimize vector database performance.
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.
AI Integration in Video Surveillance Tools: Transforming the Industry with Vector Databases
Discover how AI and vector databases are revolutionizing video surveillance with real-time analysis, faster threat detection, and intelligent search capabilities for enhanced security.