你是如何选择去读一本技术书的?我想大部分人的答案是因为刚需某些技能的提升,还有一些是来自于对技术的好奇心。是的,我也是这样。
但这次有点意外,缘起自一条视频号的视频
腾讯云向量数据库:AGI时代的角逐者,热血开跑
在这里看到了腾讯云数据库团队的远见,热情。构成了我买下这本书的最后一块拼图。
这是一本从 0 到 1 的动手实践的书。本书从第二部分,就完全是代码实操的部分,页码占据了整本书的 65%。
不过,在 0 之前,还是需要掌握一些基础知识,但对于大多数程序员来书,并不是很难懂。
向量
数据库
向量数据库
在以往的认知中,万物皆对象。可对于计算机来说,对象与对象之间的区别就是存储在内存的地址的区别。它并没有明确的认识到“腾讯云”和腾”讯云开发者社区”是什么关系。而当我们用向量来标识万物,就变得有趣起来。因为是科普向,所以作者也是用他和女儿之间的故事来展开介绍。这里不过多解读。
从 0 到 1 再到100
以往的实战书籍,都是按照模块一章一章的实现。而本书则从一开始就有一个可用的基础版本,并持续迭代为支持分布式的较为完备的数据库。以下是第4章第 1 节的架构图(由笔者模仿作图,并非书中原图)
逐行注释,庖丁解牛
本书的数据库是由 C 语言实现的,作为常常用 Java 写业务开发的我,是有点畏惧的。不过作者也考虑到了这一点,书中的绝大部分代码都有详尽的注释。思路也是从为什么到怎么做到最后的这样做的原因,渐进式学习。
案例加持,打通生态
书中的第三部分,是有实战和展望两部分组成。作者像我们展示了两个非常实用的案例,一个是图片查询系统,另一个是知识库管理。除了这些,对于向量的运用,也可以做一个简易推荐系统。
书本所呈现的就是作者的思想映射。当跳出书本的内容,关注到内容设计,可以看到一个新技术的探索实践以及工程规范的落地流程。腾讯云的向量数据库是去年中旬上线的,从立项到上线只用两个月!书中所述也算是浓缩了这一段的历程。从前期的探索、采用开源的技术快速实现,到后期的性能优化、功能扩展、SDK生态。
所以,这不是一本书,而是一个规范,是一段历史。
2022年10月,ChatGPT问世,掀起了一波大语言模型趋势。随后的两年里,互联网开始趋之若鹜,有的甚至头脑一热,开始独立创业。我想说,这是一个很好的技术,但他只能是反补传统计算机的不足,并不意味着 AI 迎来了终局(AGI)。所以,在 AI 浪潮中,不妨看看 DB For AI 这一领域。为最后的 AGI 做基石,罗云做到了,腾讯云做到了!
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
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