课程介绍：
本课是一门深入探讨大模型时代向量数据库技术与应用的AI课程。课程旨在帮助技术从业者和企业理解向量数据库在降低大模型训练成本、加速定制化过程中的关键作用。通过学习，学员将掌握向量数据库的核心技术，了解其在产业界的广泛应用和最佳实践，学习如何利用向量数据库构建企业知识库，以及如何紧跟技术发展潮流，把握向量数据库的未来发展趋势，为迈入大模型时代打下坚实基础。 「注意：本课程是技术大会分享会类课程，非代码开发课」
课程目录：
第1章 大语言模型知识能力获取与知识问答实践
3 节｜36分钟
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视频：1-1 【张奇】大语言模型知识获取试看13:35
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视频：1-2 【张奇】大语言模型中的语言和知识分区试看17:51
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视频：1-3 【张奇】大语言模型实践性思考试看04:15
第2章 从混乱到秩序—揭秘生成式搜索背后的概率
5 节｜54分钟
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视频：2-1 【栾小凡】从混乱到秩序-揭秘生成式搜索背后的概率02:11
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视频：2-2 【栾小凡】概率，信息检索的基石05:27
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视频：2-3 【栾小凡】从统计模型到深度学习模型13:58
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视频：2-4 【栾小凡】Milvus，向量数据库不知与稠密向量12:13
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视频：2-5 【栾小凡】向量数据库的未来20:10
第3章 腾讯云向量数据库的技术创新与最佳实践
5 节｜38分钟
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视频：3-1 【伍旭飞】向量检索的基本介绍03:52
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视频：3-2 【伍旭飞】大模型时代的向量数据库定位04:11
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视频：3-3 【伍旭飞】腾讯云VectorDB架构13:10
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视频：3-4 【伍旭飞】腾讯云VectorDB的AI Native能力03:54
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视频：3-5 【伍旭飞】向量数据库未来的挑战12:09
第4章 阿里云向量检索增强大模型对话系统最佳实践
6 节｜35分钟
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视频：4-1 【施晨】大模型时代，为什么需要向量检索？08:02
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视频：4-2 【施晨】如何用向量检索“增强”大模型08:29
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视频：4-3 【施晨】向量数据库构建06:50
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视频：4-4 【施晨】大模型对话交互02:34
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视频：4-5 【施晨】落地案例与Demo01:07
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视频：4-6 【施晨】一些思考07:24
第5章 百度智能云BES在大规模向量检索场景的探索实践
4 节｜33分钟
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视频：5-1 【刘轩】向量数据库应用概述04:48
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视频：5-2 【刘轩】百度BES工程实践19:45
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视频：5-3 【刘轩】百度BES向量检索示例01:48
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视频：5-4 【刘轩】百度BES向量数据库应用案例介绍05:43
第6章 火山引擎向量数据库VikingDB技术演进及应用
3 节｜26分钟
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视频：6-1 【高丽萍】火山引擎向量数据库VikingDB生产的背景03:01
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视频：6-2 【高丽萍】VikingDB技术演进14:02
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视频：6-3 【高丽萍】在大模型场景的应用及展望08:26
第7章 DingoDB多模向量数据库：大模型时代的数据引擎
3 节｜18分钟
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视频：7-1 【焦悦光】DingoDB简介06:58
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视频：7-2 【焦悦光】DingoDB技术架构与优势05:19
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视频：7-3 【焦悦光】DingoDB与大模型的最佳应用实践05:16
第8章 搜索增强型（RAG）AI原生向量数据库 AwaDB 技术创新与实践
7 节｜31分钟
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视频：8-1 【李洁】AwaDB背景及特点介绍05:50
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视频：8-2 【李洁】AwaDB整体架构01:09
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视频：8-3 【李洁】AwaDB核心能力介绍05:54
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视频：8-4 【李洁】AwaDB技术创新点03:48
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视频：8-5 【李洁】AwaDB实操指南00:39
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视频：8-6 【李洁】结合RAG的最新实践00:36
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视频：8-7 【李洁】QA12:17
第9章 GTE：预训练语言模型驱动的文本 Embedding
3 节｜38分钟
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视频：9-1 【龙定坤】Embedding模型背景介绍05:35
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视频：9-2 【龙定坤】RAG范式下的Embedding Model06:18
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视频：9-3 【龙定坤】GTE Embedding Model26:03
第10章 jina-embeddings-v2: 打破向量模型 512 长度限制的新思路
4 节｜58分钟
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视频：10-1 【王楠】文本的向量表示18:10
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视频：10-2 【王楠】RAG应用与向量模型的长度限制06:57
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视频：10-3 【王楠】jina-embeddings-v2（1）15:10
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视频：10-4 【王楠】jina-embeddings-v2（2）17:31
第11章 圆桌：大模型时代向量数据库新未来
3 节｜49分钟
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视频：11-1 【圆桌讨论】大模型时代向量数据库新未来（1）12:05
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视频：11-2 【圆桌讨论】大模型时代向量数据库新未来（2）18:24
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视频：11-3 【圆桌讨论】大模型时代向量数据库新未来（3）18:05
第12章 向量数据库在金融大模型的落地中的挑战与思考
4 节｜37分钟
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视频：12-1 【谭力鸣】金融大模型的定位与愿景04:08
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视频：12-2 【谭力鸣】金融大模型与知识库03:34
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视频：12-3 【谭力鸣】落地与产品实践23:44
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视频：12-4 【谭力鸣】未来展望04:36
第13章 利用向量数据库搭建企业知识库的优化实践
4 节｜33分钟
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视频：13-1 【姜勇】建设企业知识库目前的困境02:25
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视频：13-2 【姜勇】知识管理新方式：向量数据库04:45
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视频：13-3 【姜勇】如何提高数据召回的准确率15:42
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视频：13-4 【姜勇】未来企业知识库展望09:35
第14章 使用向量数据库快速构建本地轻量图片搜索引擎
4 节｜21分钟
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视频：14-1 【苏洋】场景简述&简明原理03:57
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视频：14-2 【苏洋】技术选型的可选选项08:59
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视频：14-3 【苏洋】实现三步走03:39
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视频：14-4 【苏洋】能力验证04:05
第15章 向量数据库在大模型时代的应用
2 节｜39分钟
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视频：15-1 【章平】向量数据库在大模型时代的应用（1）19:49
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视频：15-2 【章平】向量数据库在大模型时代的应用（2）18:22
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