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Milvus Cloud与携程的向量探索大公开【User Tech】2024 我们来啦！今年，【User Tech】将更加专注于为社区用户提供技术功能解读、热点答疑，聚焦更丰富、更多样化的行业或使用场景的用户案例。我们期待通过分享更多关于 Milvus Cloud 的实战经验，为大家在 AI、大模型、RAG 等业务场景中提供更多的解决思路。

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一文详解向量数据库Milvus Cloud动态 Schema在数据库中，Schema 常有，而动态 Schema 不常有。例如，SQL 数据库有预定义的 Schema，但这些 Schema 通常都不能修改，用户只有在创建时才能定义 Schema。Schema 的作用是告诉数据库使用者所希望的表结构，确保每行数据都符合该表的 Schema。NoSQL 数据库通常都支持动态 Schema 或可以不创建 Schema（即在创建数据库时无需为每个对象定义属性）。

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Milvus Cloud——LLM Agent 现阶段出现的问题LLM Agent 现阶段出现的问题由于一些 LLM（GPT-4）带来了惊人的自然语言理解和生成能力，并且能处理非常复杂的任务，一度让 LLM Agent 成为满足人们对科幻电影所有憧憬的最终答案。但是在实际使用过程中，大家逐渐发现了通往通用人工智能的道路并不是一蹴而就的，目前 Agent 很容易在一些情况下失败：

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Milvus Cloud——Agent 框架工作方式Agent 框架工作方式我们以 AutoGPT 为例，看看一个 Agent 框架具体是如何工作的：AutoGPT[2] 使用 GPT-4 来生成任务、确定优先级并执行任务，同时使用插件进行互联网浏览和其他访问。AutoGPT 使用外部记忆来跟踪它正在做什么并提供上下文，使其能够评估其情况，生成新任务或自我纠正，并将新任务添加到队列中，然后对其进行优先级排序。

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《向量数据库》——向量数据库Milvus Cloud 和Dify比较Zilliz Cloud v.s. DifyDify 作为开源的 LLMs App 技术栈，在此前已支持丰富多元的大型语言模型的接入，除了 OpenAI、Anthropic、Azure OpenAI、Hugging face、Replicate 等全球顶尖模型及模型托管平台，也完成了国内主流的各大模型支持（如文心一言、智谱 AI 等）。

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ModaHub魔搭社区专访百度智能云李莅：您认为向量数据库是一个刚需产品吗？ModaHub魔搭社区：可以看到，大模型火了以后，向量数据库受到了特别高的关注，您是如何看待这种现象呢？您认为向量数据库是一个刚需产品吗？