创业营回顾：李成龙“走进向量数据库让大模型停止‘幻觉’”
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原文中文，约1300字，阅读约需3分钟。
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内容提要
Zilliz解决方案工程师分享了如何让大模型停止“幻觉”的方法，从大语言模型的局限性、CVP技术栈、Milvus&Zilliz Cloud以及向量数据库应用场景四个方面进行了分析。介绍了向量数据库的简介和典型应用场景，并指出大语言模型的局限性可以利用向量数据库进行改进。分享了向量数据库在文本、图像、视频处理中的应用场景。
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关键要点
- 大模型的生成幻觉问题阻碍了其应用。
- Zilliz解决方案工程师分析了大语言模型的局限性、CVP技术栈、Milvus&Zilliz Cloud及向量数据库应用场景。
- 大语言模型的幻觉包括缺乏领域特定信息、容易产生幻觉、无法获取最新信息和不变的预训练数据。
- 向量数据库可以改善大语言模型的局限性。
- AGI时代非结构化数据处理面临数据体量巨大、理解困难、算力要求高和缺乏工具的挑战。
- CVP技术栈包括文档分段、生成Embedding和导入向量数据库。
- Milvus是全球第一款开源向量数据库，具有云原生分布式、超高性能和可插拔引擎等特点。
- Zilliz Cloud提供全托管企业级向量检索服务，分为SaaS和PaaS版本，具有降低开发和运维成本的优势。
- 向量数据库可应用于文本、图像、视频处理及生物制药、音频、风控和自动驾驶等领域。
- AGI Foundathon吸引了近1700名开发者和600支队伍参赛，鼓励AI创业者参与。
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