OpenAI开发者大会后的向量数据库和RAG，一起来这场论坛聊聊

在IT行业这个发展更新速度很快的行业，只有不停止的学习，才不会被行业所淘汰。如果你是科技周边学习者，那么本文《OpenAI开发者大会后的向量数据库和RAG，一起来这场论坛聊聊》就很适合你！本篇内容主要包括##content_title##，希望对大家的知识积累有所帮助，助力实战开发！

十几天前的 OpenAI 开发者大会，给整个行业带来了一场地震。最新推出的 Assistants API 提供了代码解释器、检索以及函数调用等新功能，帮助开发者构建高质量的 AI 应用。

于是，“OpenAI 力挺 RAG，向量数据库失宠了？”等话题一度成为了讨论的热点。

很多从业者纷纷表示尽管 RAG 看似很完美，但是目前来看，向量数据库依然是不可忽视的一环，而它本身也是 RAG 的基本组件。

尽管向量数据库和 RAG的技术门槛并不算高，但是在实际应用中仍然会面临各种问题

如何发挥外挂知识库和向量数据库的最大价值，如何从 0 到 1 做一款向量数据库，如何设计技术架构，关键技术瓶颈是如何突破的，如何用 RAG 和向量数据库搭建企业知识库，技术实现过程中容易走哪些弯路，有没有什么避坑指南等等问题和困惑，都是技术应用和行业发展的阻碍。

可见，对于 RAG 和向量数据库领域而言，技术实践和一线的落地场景依然需要持续探索和挖掘。

除了最佳实践外，大模型领域一直无法回避的挑战就是变化太快。向量数据库还有未来吗？RAG 如何落地，值得投入吗？它的未来又将如何发展呢？

类似这种关于技术未来和技术视野的思考与探讨，在快速变化的时代愈加重要，并将指导大模型领域的企业优化战略布局，引导从业者完成职业升级和职业规划。

11.24-11.25，本站独家策划的「大模型时代的向量数据库」AI 技术论坛，诚邀你来现场一起交流探讨。

PS. 向量数据库的知识图谱也已经正式完成，欢迎找 Alice 来领取。

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