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数据和人工智能领域发展迅速。如果你不停下脚步，放眼四周，你可能就会错过。说到数据的未来，上涨的潮水会提升所有的船只，提升数据行业的标准和优先级。
以下为关于2023年5大预测（可供参考）：
1、LLM将改变技术栈
大型语言模型(LLM)在过去12个月中已经改变了技术的面貌。从拥有合法用例的公司到寻找问题的技术的“夜行”团队，每个人和他们的数据监管员都试图以一种方式或另一种方式使用生成式人工智能(GenAI)。
LLM预计将继续在2024年及以后改变技术栈——从推动对数据的需求增加，并需要新的架构，例如向量数据库(也就是“AI技术栈”)，到改变我们处理和使用数据的方式，为我们的最终用户。
自动化数据分析和激活将成为每个产品的预期工具，以及数据堆栈的每个层面。
2、RAG将会成为焦点
在经历了一系列备受瞩目的 GenAI 失败之后，对干净、可靠和精心策划的上下文数据来增强 AI 产品的需求变得越来越明显。
随着人工智能领域的不断发展，普通 LLM 训练的盲点变得越来越明显，拥有专有数据的团队将大规模地转向 RAG (检索增强生成)和大规模调整，以增强企业AI产品，并为他们的利益相关者提供可证明的价值壕沟。
3、团队将运营企业级人工智能产品
持续发展的数据工程趋势——数据产品，毫无疑问，人工智能是一个数据产品。
如果说2023年是人工智能年，那么2024年将是人工智能产品落地之年，各行业的数据团队都将采用企业级人工智能产品。
4、数据可观测性将支持AI和向量数据库
在亚马逊网络服务(AWS)的2023年首席数据官见解调查中，受访者被问及他们组织在实现生成式人工智能潜力方面的最大挑战是什么。
最常见的答案是？数据质量。
生成式人工智能的核心是一种数据产品。与任何数据产品一样，如果没有可靠的数据，它就无法发挥作用。但在法学硕士的规模上，手动监控无法提供使任何人工智能可靠所需的全面有效的质量覆盖。
为了真正取得成功，数据团队需要一个针对人工智能堆栈量身定制的数据可观测性策略，使他们能够在不断增长的动态环境中持续检测、解决和防止数据停机。而且，这些解决方案需要优先考虑分辨率、管道效率和支持 AI 的流/矢量基础设施，以便成为 2024 年现代 AI 可靠性之战的竞争者。
推荐向量检索服务
关于向量数据库，推荐阿里自研的向量检索服务 DashVector：
向量检索服务 DashVector是基于阿里云自研的向量引擎 Proxima 内核，提供具备水平拓展、全托管、云原生的高效向量检索服务。向量检索服务将强大的向量管理、查询等能力，通过简洁易用的 SDK/API 接口透出，方便在大模型知识库搭建、多模态 AI 搜索等多种应用场景上集成。
拥有简单灵活，开箱即用的 SDK 接口，用极简代码迅速实现向量管理。
向量插入
import dashvector # 创建Collection dashvector_client = dashvector.Client(api_key='YOUR_API_KEY', endpoint='YOUR_CLUSTER_ENDPOINT') dashvector_client.create(name='quickstart', dimension=4) # 向量入库 collection = dashvector_client.get('quickstart') collection.insert([ ("A", [0.1, 0.2, 0.3, 0.4]), ("B", [0.2, 0.3, 0.4, 0.5]), ("C", [0.3, 0.4, 0.5, 0.6]) ])
相似向量查询
import dashvector # 创建Client，获取collection dashvector_client = dashvector.Client(api_key='YOUR_API_KEY',endpoint='YOUR_CLUSTER_ENDPOINT') collection = dashvector_client.get('quickstart') # 相似向量查询 collection.query( vector=[0.1, 0.2, 0.3, 0.4] ) # 使用过滤条件查询 collection.query( vector=[0.1, 0.2, 0.3, 0.4], topk=100, filter='age>18', # 条件过滤，仅对age > 18的Doc进行相似性检索 output_fields=['name', 'age'], # 仅返回name、age这2个Field include_vector=True )
产品优势
多维度高精度
依据不同数据维度和分布选择不同算法或算法组合，根据具体场景需求实现精度和性能之间的平衡。
高性能低成本
通过与分布式调度引擎的结合离线数据检索和训练，实现在有限成本下获得最大化性能并满足业务需求。
超大规模索引和检索
引入复合检索算法，精于工程实现和算法优化，低成本实现高效率的检索方法，单片索引可达几十亿的规模。
多场景适配
结合超参调优和复合索引等方法，解决数据场景智能适配问题，提高系统的自动化能力，增强用户的易用性。
产品功能
全托管高效向量检索云服务
- 极简 SDK 功能设计通过简洁易用的 SDK/API 接口透出，方便被上层 AI 应用迅速集成。立即体验
- 降低运维成本全托管、云原生的向量检索云服务，提供水平和垂直拓展能力，只需关注业务使用，降低运维成本。了解详情
- 高精度高效检索自研高效查询算法，实现大规模数据低延迟查询，给与客户良好的查询体验。了解详情
向量数据实时索引
- 流式构建向量检索服务采用扁平化的索引结构，支持在线大规模向量索引从 0 到 1 的流式构建。
- 实时在线更新当向量发生新增、删除、修改后，向量状态即时生效，实现了向量即增即查、即时落盘以及向量实时动态更新。
- 海量数据快速索引采用多种方式优化索引结构和加载方式，支持 2-20000 维度大规模向量快速导入。
条件过滤查询
- 支持自定义 Schema条件过滤时，用预先定义的 Field 将会有更快的检索速度和更少的算力开销。了解详情
- 支持多种表达式过滤支持 6 种比较运算符、and 和 or 逻辑运算符以及 like 字符串运算符，满足向量+条件过滤组合查询。了解详情
关键词感知 Sparse Vector
- 两路召回、综合排序具备关键词检索、向量检索、关键词 + 向量混合检索的优势，且可大幅降低系统复杂度。数据统一、检索效率高。了解详情
- Sparse Vector 生成工具向量检索服务推荐使用 DashText 进行稀疏向量编码。了解详情
5、大数据将变小
三十年前，个人电脑还是个新鲜事物。现在，随着现代 Macbook 拥有与 AWS 服务器 Snowflake 于 2012 年推出 MVP 仓库相同的计算能力，硬件正在模糊商业和企业解决方案之间的界限。
由于大多数工作负载都很小，数据团队将开始使用进程内和内存/进程内数据库来分析和移动数据集。
特别是对于需要快速扩展的团队来说，这些解决方案可以快速启动，并且可以通过商业云产品提升到企业级功能。
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