探索云世界
2024年1月9日钉钉发布人人可用的AI助理产品，用户点击钉钉首屏右上角的魔法棒，即可唤起AI助理进行对话式数据AI、信息摘要、写工作总结、写文档等工作。AnalyticDB for PostgreSQL (下文简称ADB-PG) 向量检索引擎提供了核心实体的向量召回，帮助AI助理在智能问数等场景中大幅提升模型输出准确性。
向量检索服务是一种基于阿里云自研的向量引擎 Proxima 内核，提供具备水平拓展、全托管、云原生的高效向量检索服务。向量检索服务将强大的向量管理、查询等能力，通过简洁易用的 SDK/API 接口透出，方便在大模型知识库搭建、多模态 AI 搜索等多种应用场景上集成。
业务上需要实时数据分析，离线任务改造成本高？数据发生变更，难以像批处理任务那样修正？AnalyticDB for PostgreSQL 提供了真正的 Stream warehouse 解决方案，具备实时ETL、行列混合存储和高性能分析引擎，实时构建数仓。为了进一步提升上手易用性，AlnayticDB for PostgreSQL 发布了企业数据智能平台，提供可视化实时任务开发 + 实时数据洞察，让您轻松平移离线任务，使用SQL和简单配置即可完成整个实时数仓的搭建。并支持实时数据洞察，可对实时数仓任意表进行Ad-hoc查询、数据探索及图表分析，让您实时数据debug和快速进行业务洞察。
通过该实验体验在阿里云百炼中构建企业专属知识库构建及应用全流程。同时体验使用ADB-PG向量检索引擎提供专属安全存储，保障企业数据隐私安全。
CreatePartition API执行流程_syncNewCreatedPartitionStep_milvus源码解析
对大模型应用跃跃欲试，但奈何技术栈复杂难以下手？已经进行试水，但缺乏调优手段无法保障召回率和问答准确度？自行搭建大模型、向量检索引擎、服务API等基础组件难以运维？大模型种类繁多，但缺乏行业模型和应用模板？阿里云百炼 x AnalyticDB向量引擎推出一站式企业专属大模型开发和应用平台，像搭积木一样轻松完成企业专属大模型应用的开发，提供应用API，可一键接入企业自己的业务应用对外提供服务。
云原生数仓AnalyticDB PostgreSQL｜向量引擎加持，构建企业大模型的云上数据大脑
在AIGC时代下不少人理解向量数据库就是在传统数据库之上新增一个向量索引，然而随着大模型应用逐渐拓展到核心业务领域，通过复杂代码工程来拼接大模型、向量索引和结构化数据分析结果会阻碍规模化复制。同时并发查询性能、数据一致性、高可靠和弹性伸缩等特性会变得越发重要。阿里云AnalyticDB锚点未来5年企业数据架构智能化升级需求，全自研了企业级向量数据库，它也是国内云厂商中唯一被ChatGPT和LangChain推荐的向量引擎。本文给大家分享QCon 2023的精彩演讲，解密AnalyticDB全自研企业级向量数据库核心技术，以及新一代向量数据库在云原生存算分离和AI原生上的技术演进路线。
随着年初的ChatGPT引爆大语言模型市场， LLM的集中爆发，大部分企业已经完成了AIGC产品的调研，并进入第二阶段， 即寻求大规模落地的AIGC产品解决方案。本文介绍了如何企业规模化大语言模型落地，支持多个模型的快速使用，包括通义千问-7b，ChatGLM-6b，Llama2-7b 和 Llama2-13b。
自从ChatGPT问世以来，大语言模型受到广泛关注。但大模型更新频率低且不擅长垂直领域知识，向量数据库恰好可以与之互补，通过Retrieval Plugin为大模型和企业私有数据构建了一座桥梁，成为数据面向大模型的切入口。不过，你真的了解向量吗？什么又是向量数据库呢？向量检索的原理又是什么呢？向量爱好者们速速上车，跟着小编一起开启“向量探索之旅”吧！
在第14届中国数据库技术大会（DTCC 2023）上，阿里云原生数据仓库 AnalyticDB PostgreSQL 版提出了向量数仓能力和解决方案，助力企业在大模型时代实现数据架构升级。根据真实用户落地经验，总结出企业落地大模型应用的三个阶段。下文将详述大模型应用落地不同阶段数据架构的设计与思考。
本文从阿里云用户使用云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版（以下简称ADB PG）的实际体验出发，介绍ADB PG如何实现“一站式全文检索”业务，并详细阐述ADB PG使用的优势技术，最后提供对应业务案例分析。
ChatGPT的火爆带动AIGC行业近期非常火热，客户对于智能客服，构建企业知识库用于智能问答，写作助手等相关需求非常旺盛；随着ChatGPT 推出Retrieval plugin的方案推出，向量数据库（企业知识库） + 大语言模型 可以快速帮助企业构建专属的chatbot； 本服务是对文章《云原生数据仓库AnalyticDB(ADB)+LLM：构建AIGC时代下企业专属Chatbot》的一个开源实现部署。模型基于ChatGLM2-6B，是由清华大学团队开发的是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于 General Language Model (GLM) 架构，具有 62 亿参数。
AnalyticDB Postgres向量版纯向量检索在高维人脸检索的场景下，性能是开源milvus的HNSW算法的2倍，IVFSQ8的10倍。
