各位来宾,各位同行,大家下午好! 今天我们齐聚一堂,探讨一个在AI领域颇具争议且引人深思的话题——“The Death of the Vector DB”(向量数据库之死)。这个标题听起来或许有些耸人听闻,但我希望通过今天的分享,能够帮助大家更深入地理解,在长上下文模型(如10M+ token级别)日益普及的今天,向量数据库的实际角色正在发生怎样的转变,以及我们的AI应用架构,尤其是像LangGraph这样的工具,如何适应并转向处理更为精妙的“动态注意力管理”。 这不是一个关于技术衰亡的悲观论调,而是一场关于范式转换的深入剖析。我们将看到,某些技术并非消失,而是其在整个生态系统中的核心地位被挑战、被重塑,进而衍生出新的设计哲学和实现路径。 引言:范式转换的序章 过去几年,我们见证了以RAG(Retrieval Augmented Generation,检索增强生成)为核心的AI应用开发的黄金时代。向量数据库(Vector DB)作为RAG架构中的关键组件,以其高效的语义检索能力,成功弥补了早期大型语言模型(LLM)知识受限的缺陷,使得LLM能够处理实时、私有或海量的外部信息。从客服机器 …
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