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E135｜大模型带火的下一个风口：向量数据库
过去十年，产生了类似于Snowflake这样的基于云原生业务的SaaS巨头；在AI时代，向量数据库领域会不会诞生AI时代的“Snowflake”，一个新的历史性机会正在产生。
这期节目我们邀请到了亚马逊云科技与向量数据库Zilliz来聊一聊AI Native的企业级应用。Zilliz成立于2017年，主要研发AI场景的向量数据库，在2019年开源了全球首个向量数据库产品Milvus，并且把这个产品捐赠给Linux基金会，在GitHub上获得了2.5万颗星，拥有超过5000家企业客户，目前累计融资超过1.13亿美元。
本期节目是亚马逊云科技赞助播出的出海特辑的第三期，我们会联合出海企业的案例，探讨不同行业的出海策略与方法论。在这段访谈里，我们将分析大模型时代，为什么向量数据库尤其重要，到底什么是AI时代AI native的数据基础设施。作为出海特辑的案例之一，Zilliz也会分享他们出海遇到的挑战，以及开源社区与商业化的平衡。
【主播】
泓君，《硅谷101》创始人，播客主理人
【嘉宾】
栾小凡，Zilliz技术合伙人，Linux Foundation AI & Data 基金会技术咨询委员成员
吴万涛，亚马逊云科技解决方案架构师
【你将听到】
02:19 向量数据库与传统数据库的区别：基于关键词去匹配vs上下文与语义相似度的匹配
05:53 大模型时代，向量数据库为什么这么重要？
07:47 非结构化数据占人类数据80%，从巨头没有盯上的领域启动
10:26 向量数据库的挑战与护城河：好的模型与算法、性能与推理成本
12:34应用场景：电商提高长尾搜索； 企业私有数据提升精度
16:41 衡量向量准确度：99%的召回率
19:00 OpenAI并不是最好的Embeding模型，开发者需要自己去试
20:34 Zilliz的商业模式：从开源到基于云的商业化
23:28 当巨头跟创业公司竞争：把选择权交给用户
27:00 行业过于早期，云巨头入场正在帮助行业成长
28:57 未来应用：适合电商、医疗、法律等数据密集型应用
29:50 AI时代的安全隐私：合规、产品、应用三个层面
33:26 安全问题打脸：向量数据经过精心设计后，可能会还原用户信息
37:38 移位更加保护隐私，但却让准确性更难
出海挑战
37:35 Zilliz全球业务分布：美国营收占整体收入70%以上
38:47 SaaS产业布局的全球化考量：受美国头部用户影响大
40:16 中美SAAS产品的使用态度区别
45:00 美国市场策略：HackerNews与亚马逊云科技Marketplace
开源社区
49:16 公司主导的开源项目，开源协议有可能被修改
51:17 公司主导与基金会主导，开源项目两种方式的思考
54:38 开源与商业化的代码考量：三层结构的差异化竞争
57:25 当公司发展方向与社区发生分歧，如何解决？
【相关单集】
E133｜开源打法的秘诀与AI重塑的数据库行业
E130｜聊聊智能硬件出海的全球版图：大模型、 新爆款与合规陷阱
【后期】
加菲
【BGM】
Cold and Blue - Roy Edwin Williams
Lazy Art - Martin Landstrom
Norman - Boone River
【在这里找到我们】
公众号：硅谷101
收听渠道：苹果｜小宇宙｜喜马拉雅｜蜻蜓FM｜网易云音乐｜QQ音乐｜荔枝播客
海外用户：Apple Podcast｜Spotify｜TuneIn｜Google Podcast｜Amazon Music
联系我们：[email protected]
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By 硅谷101
4.7
159159 ratings
过去十年，产生了类似于Snowflake这样的基于云原生业务的SaaS巨头；在AI时代，向量数据库领域会不会诞生AI时代的“Snowflake”，一个新的历史性机会正在产生。
这期节目我们邀请到了亚马逊云科技与向量数据库Zilliz来聊一聊AI Native的企业级应用。Zilliz成立于2017年，主要研发AI场景的向量数据库，在2019年开源了全球首个向量数据库产品Milvus，并且把这个产品捐赠给Linux基金会，在GitHub上获得了2.5万颗星，拥有超过5000家企业客户，目前累计融资超过1.13亿美元。
本期节目是亚马逊云科技赞助播出的出海特辑的第三期，我们会联合出海企业的案例，探讨不同行业的出海策略与方法论。在这段访谈里，我们将分析大模型时代，为什么向量数据库尤其重要，到底什么是AI时代AI native的数据基础设施。作为出海特辑的案例之一，Zilliz也会分享他们出海遇到的挑战，以及开源社区与商业化的平衡。
【主播】
泓君，《硅谷101》创始人，播客主理人
【嘉宾】
栾小凡，Zilliz技术合伙人，Linux Foundation AI & Data 基金会技术咨询委员成员
吴万涛，亚马逊云科技解决方案架构师
【你将听到】
02:19 向量数据库与传统数据库的区别：基于关键词去匹配vs上下文与语义相似度的匹配
05:53 大模型时代，向量数据库为什么这么重要？
07:47 非结构化数据占人类数据80%，从巨头没有盯上的领域启动
10:26 向量数据库的挑战与护城河：好的模型与算法、性能与推理成本
12:34应用场景：电商提高长尾搜索； 企业私有数据提升精度
16:41 衡量向量准确度：99%的召回率
19:00 OpenAI并不是最好的Embeding模型，开发者需要自己去试
20:34 Zilliz的商业模式：从开源到基于云的商业化
23:28 当巨头跟创业公司竞争：把选择权交给用户
27:00 行业过于早期，云巨头入场正在帮助行业成长
28:57 未来应用：适合电商、医疗、法律等数据密集型应用
29:50 AI时代的安全隐私：合规、产品、应用三个层面
33:26 安全问题打脸：向量数据经过精心设计后，可能会还原用户信息
37:38 移位更加保护隐私，但却让准确性更难
出海挑战
37:35 Zilliz全球业务分布：美国营收占整体收入70%以上
38:47 SaaS产业布局的全球化考量：受美国头部用户影响大
40:16 中美SAAS产品的使用态度区别
45:00 美国市场策略：HackerNews与亚马逊云科技Marketplace
开源社区
49:16 公司主导的开源项目，开源协议有可能被修改
51:17 公司主导与基金会主导，开源项目两种方式的思考
54:38 开源与商业化的代码考量：三层结构的差异化竞争
57:25 当公司发展方向与社区发生分歧，如何解决？
【相关单集】
E133｜开源打法的秘诀与AI重塑的数据库行业
E130｜聊聊智能硬件出海的全球版图：大模型、 新爆款与合规陷阱
【后期】
加菲
【BGM】
Cold and Blue - Roy Edwin Williams
Lazy Art - Martin Landstrom
Norman - Boone River
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