“最硅谷”的Unstructured Data Meetup即将来到杭州西溪!
众所周知,AI 三要素包括:算力、算法和数据。数据的价值愈发凸显,而其中非结构化数据更是备受关注。IDC 预测,到 2027年,全球数据总量中将有超过 86.7% 的数据是非结构化数据。
在此背景下,由向量数据库领军者 Zilliz 创办的 Unstructured Data Meetup 风靡美国,掀起了一股关于非结构化数据与 GenAI 的热潮,如今,这个风靡硅谷开发者的活动即将登录中国,为开发者们带来更多全球化的洞察。
Unstructured Data Meetup 的核心使命是借助 GenAI 的力量,推动非结构化数据领域的创新与发展。我们将利用先进的大模型和向量数据库,探索如何利用非结构化数据来构建下一代 AI 软件应用。这不仅是简单的技术交流,更是对数据科学未来的无尽探索。如果您是机器学习工程师、数据科学家、数据工程师、软件工程师或者产品经理等角色,相信参加 Unstructured Data Meetup 可以获得:
深入了解行业趋势:通过与业内顶级技术专家和同行的交流,了解非结构化数据与 GenAI 技术的最新发展动态,把握行业未来的趋势。
拓展人脉资源:在活动中结识志同道合的开发者和行业领袖,建立有价值的人脉关系,为个人的职业发展和项目合作提供支持。
学习最新技术:参与技术讨论与案例分析环节,掌握非结构化数据处理和 GenAI 技术的实践应用技巧,提升自身的技术能力和竞争力。
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Unstructured Data Meetup 是一个汇聚行业精英和创新者的平台,是探索非结构化数据与 GenAI 技术前沿的绝佳机会,更是一个开放的社区,提供给所有参会者分享和交流的机会。
除了本次的杭州场活动,接下来我们也会登陆北京、深圳、成都、武汉、西安、长沙等城市。如果您对非结构化数据处理、大模型技术、向量数据库技术或者 AIGC 应用开发有着丰富的实践经验,并且又乐于和技术社区分享交流,欢迎报名成为我们的 Unstructured Data Meetup 的讲师(Zilliz 微信公众号回复关键词“讲师报名”),Zilliz 期待与各位共同开启未来的新篇章。
技术干货
Voyage AI 嵌入和重排器用于搜索和 RAG
进入 RAG(检索增强生成),它优化了大型语言模型的输出,提供了查询的上下文。Zilliz 和 Voyage AI 合作,使构建 RAG 管道变得简单,我们将在文章后面看到。Voyage AI 提供特定领域的定制嵌入模型和用于搜索的重排器。我们将在本文中讨论其中的一些。
2024-07-26技术干货
使用向量搜索更好地理解计算机视觉数据
一个关键的挑战是如何为正确的模型策划更好的数据以获得改进的结果。由于模型的复杂性和数据的高维度,有很多微调、粗暴的力量尝试和在黑暗中的试错,这消耗了创新的资源。
2024-07-26技术干货
如何选择合适的 Embedding 模型
检索增强生成(RAG)是生成式 AI (GenAI)中的一类应用,支持使用自己的数据来增强 LLM 模型(如 ChatGPT)的知识。 RAG 通常会用到三种不同的AI模型,即 Embedding 模型、Rerankear模型以及大语言模型。本文将介绍如何根据您的数据类型以及语言或特定领域(如法律)选择合适的 Embedding 模型。
2024-08-26