为大模型效率不足而发愁？还在为大模型背后的成本感到困扰？
那么，为什么不问问 Milvus？
众所周知，性能通常是将大型语言模型（LLM）放入实时应用程序需要解决的一个瓶颈，在使用 ChatGPT 或其他开源模型时，成本和性能是重要的考虑因素。在此情况下，以 Milvus 和 Zilliz Cloud 为代表的向量数据库的优势得以凸显。作为 LLMs 基础设施中的一把利刃，它们能为 LLMs 提供超强的存储能力，并配合相关生态工具，最大程度地发挥出大模型的优势。
例如，LangChain 和 Milvus 的结合，可有效提高 LLMs 的智能和效率。
不止如此，针对大模型能力不足的情况，将 Milvus 与其他工具集成，依然是不错的解决方案。
例如将 Auto-GPT 与向量数据库集成，可以有效增强 Auto-GPT 的记忆和上下文理解。
此外，为了让用户体验开箱即用的向量数据库服务，相关产品 Zilliz Cloud 也将于今年 6 月底登陆阿里云，为用户提供更多的选择……可以说，Milvus 和 Zilliz Cloud 的可能性还有很多很多。
对于最近开发者特别关注的大模型的性能和效率问题，我们邀请到 Zilliz 的两位工程师陈室余、叶桢为大家答疑解惑，他们将详解向量数据库与 LangChain 及 Auto-GPT 的集成，可以带来怎样的效率提升和能力增强。
【1+1】的答案绝不只大于 2。
🌟本周四 20:00，直播间等你！🌟
- 如果在使用 Milvus 或 Zilliz 产品有任何问题，可添加小助手微信 “zilliz-tech” 加入交流群。
- 欢迎关注微信公众号“Zilliz”，了解最新资讯。
本文由mdnice多平台发布
服务器托管，北京服务器托管，服务器租用 http://www.fwqtg.net
转载请注明出处： 1.go module介绍 go module是go官方自带的go依赖管理库,在1.13版本正式推荐使用 go module可以将某个项目(文件夹)下的所有依赖整理成一个 go.mod 文件,里面写入了依赖的版本等 使用go module…
