近两年随着大模型技术的快速发展，图片、视频、自然语言等多模态、非结构化数据的查找需求变大，非结构化数据的量级也远大于结构化数据，传统数据库已经无法满足如此多样化数据的处理需求。向量数据库以其海量的数据存储规模、高效的计算查询能力，正在成为大模型时代重要的基础设施。
3 月23 日，火山引擎开发者社区 Meetup 第十三期邀请到了火山引擎的三位技术专家，将从火山引擎的实践应用出发，为大家详解向量检索功能的设计实现以及大规模云原生向量数据库的核心技术和优化，和大家共同探讨大模型时代向量数据库的落地实践。
⏰时间：2024/03/23（周六） 14:00-17:00
🚀地点 ：北京市海淀区北三环西路甲 18 号院大钟寺广场 1 号楼 3F-17
📱形式：线下+线上同步直播
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《解析 云原生 数仓 ByteHouse 如何构建高性能 向量检索 技术》田昕晖｜火山引擎 ByteHouse 技术专家
向量检索被广泛使用于以图搜图、内容推荐以及大模型推理等场景。随着业务升级与 AI 技术的广泛使用，用户期望处理的向量数据规模越来越大，对向量数据库产品的稳定性、易用性与性能需求也越来越高。为此火山引擎ByteHouse 团队基于社区 ClickHouse 进行技术演进，提出了全新的向量检索功能设计思路，满足业务对向量检索稳定性与性能方面的需求。
主要内容：
- 向量检索概念以及在 LLM 场景的应用
- 当前业界向量数据库发展情况
- ClickHouse 结合向量检索的优势，以及社区当前向量检索局限性与性能问题分析
- ByteHouse 向量检索功能设计思路介绍
- 性能比较
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