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技术干货

保护数据完整性：使用LLMware和Milvus进行本地RAG部署

在我们最新的非结构化数据 meetup 会议上，我们有幸邀请到了AI Blocks的首席执行官Darren Oberst。他毕业于加州大学伯克利分校，拥有物理和哲学学位，目前专注于为金融和法律服务转变大型语言模型（LLM）应用的开发。在这次聚会上，Darren讨论了为什么大型金融和法律服务公司应该在本地部署检索增强生成（RAG）。

技术干货

开始使用LLMOps：构建更好的AI应用

在最近的非结构化数据 meetup 上，Union.ai的机器学习工程师Sage Elliott讨论了部署和管理LLMs的问题，提供了将这些模型集成到商业应用中所需的工具、策略和最佳实践的宝贵见解。他的演讲对AI开发人员和运维经理特别有帮助，重点关注确保生产环境中LLM应用的可靠性和可扩展性。

技术干货

使用自部署的Milvus向量数据库和Snowpark容器服务构建RAG

Zilliz的生态系统和AI平台负责人Jiang Chen在最近的非结构化数据 meetup 上讨论了我们如何将Milvus与Snowflake无缝集成。具体来说，他探索了如何使用Milvus向量数据库和Snowpark容器服务（SPCS）与Snowflake生态系统集成来构建检索增强生成（RAG）系统。