玩转 LLMs 之「为什么不问问 Milvus」

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！🌟

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