AI 一天，人間一年。ChatGPT 發(fā)布不過才兩年多時間，業(yè)內(nèi)就已經(jīng)從卷大模型訓練，上升到了卷 AI 應(yīng)用。到了應(yīng)用這一層，大模型固有的幻覺問題、知識時效性不足以及垂直領(lǐng)域知識匱乏等缺陷逐漸暴露。

大家發(fā)現(xiàn)，原來大模型并不是萬能的。

在追求更可靠 AI 落地的過程中，RAG（檢索增強生成）技術(shù)及其核心的向量檢索技術(shù)，正成為解決這些難題的重要突破口。

基于這一背景，在 RAG 發(fā)布五周年之際，開源中國 OSChina《數(shù)智漫談》直播欄目，特別策劃“向量檢索技術(shù)深度解析”專場，邀請到Shopee 資深算法專家，高性能檢索算法 NSG、SSG 發(fā)明者傅聰，以及DolphinDB 研發(fā)副總監(jiān)胡津銘，于 5 月 28 日（周三）19:00，共同解構(gòu)向量檢索的技術(shù)本質(zhì)，探討其在 AI 時代破局大模型應(yīng)用困境的核心價值。

本次直播的主講人傅聰，于浙江大學計算機博士畢業(yè)，曾赴美國南加州大學訪問研究，其主導(dǎo)發(fā)明的 NSG、SSG、PSP、MAG 等高性能檢索算法，已落地為千億級向量檢索系統(tǒng)，成為工業(yè)界大規(guī)模檢索的標桿方案。

其中，基于圖的高維向量檢索算法 NSG，是當前最為先進的圖算法之一，與另一算法HNSW 齊名。NSG 被 Meta 的 FAISS 框架深度集成，實現(xiàn)在低密度連接的節(jié)點網(wǎng)絡(luò)中進行高效的鄰近搜索，既提升了搜索速度，又避免了多層結(jié)構(gòu)帶來的復(fù)雜性；同時該算法也被阿里中臺應(yīng)用于淘寶推薦、圖像搜索等核心場景，通過高效處理單機十億級高維向量數(shù)據(jù)，顯著降低了計算復(fù)雜度與響應(yīng)延遲。

在學術(shù)領(lǐng)域，傅聰持續(xù)保持高產(chǎn)輸出。在 TPAMI、KDD、VLDB、SIGIR、IJCAI、EMNLP、CIKM 等頂級會議或期刊發(fā)表論文二十余篇。同時，長期擔任 Tpami、TKDE、ICLR、KDD、SIGIR、AAAI、IJCAI、EMNLP 等國際會議審稿人。

此外，他還出版了專著《業(yè)務(wù)驅(qū)動的推薦系統(tǒng)：方法與實踐》。該書從業(yè)務(wù)視角出發(fā)，描繪了當下主流推薦系統(tǒng)的設(shè)計思想和架構(gòu)全貌，重點突出系統(tǒng)每個模塊所需要解決的問題，進而介紹一到兩種實踐檢驗普遍有效、在學術(shù)界具備里程碑性質(zhì)的算法。

目前，傅聰在 Shopee（新加坡） 擔任資深算法專家，仍然專注于AI 大規(guī)模應(yīng)用落地方面的研究，僅今年上半年，就有 4 篇學術(shù)論文通過同行評議，被計算機領(lǐng)域頂級國際會議接收。

本次直播主持人胡津銘，與傅聰師出同門，2020 年畢業(yè)于浙江大學計算機學院，曾在 Google、Optiver 等知名企業(yè)工作，現(xiàn)為 DolphinDB 智臾科技研發(fā)副總監(jiān)。以 ID “胡津銘”活躍于知乎，粉絲數(shù)量超過 5 萬。

我們期待，在胡津銘與傅聰?shù)倪@場關(guān)于“向量檢索技術(shù)本質(zhì)與產(chǎn)業(yè)實踐”的深度對話下，能夠讓大家對向量檢索這一技術(shù)有所了解，打開通向下一代 AI 系統(tǒng)的大門。

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• 大模型幻覺與 RAG、向量檢索技術(shù)

• 向量檢索算法類別、歷史沿革、適用場景

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• 向量檢索未來十年發(fā)展以及工業(yè)落地建議

• 開箱即用的向量數(shù)據(jù)庫 / 向量檢索庫推薦

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