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    <title>硅谷101 - Episodes Tagged with “Zilliz”</title>
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    <pubDate>Wed, 27 Dec 2023 15:45:00 -0800</pubDate>
    <description>失败、背叛、不被理解，硅谷精神领袖一直都不是完美的存在；他们是科学家，创造者，行动派，他们有独立的价值观。《硅谷101》是由媒体人泓君发起的深度访谈节目，是一档分享当下最新鲜的技术、知识与思想的科技播客。
公众账号：硅谷101
联系邮箱：podcast@sv101.net
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    <language>zh-cn</language>
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    <itunes:subtitle>这是一档分享当下最新鲜的技术、知识与思想的科技播客</itunes:subtitle>
    <itunes:author>硅谷101</itunes:author>
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公众账号：硅谷101
联系邮箱：podcast@sv101.net
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  <title>E135｜大模型带火的下一个风口：向量数据库</title>
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  <pubDate>Wed, 27 Dec 2023 15:45:00 -0800</pubDate>
  <author>硅谷101</author>
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  <itunes:author>硅谷101</itunes:author>
  <itunes:subtitle>过去十年，产生了类似于Snowflake这样的基于云原生业务的SaaS巨头；在AI时代，向量数据库领域会不会诞生AI时代的“Snowflake”，一个新的历史性机会正在产生</itunes:subtitle>
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  <description>&lt;p&gt;过去十年，产生了类似于Snowflake这样的基于云原生业务的SaaS巨头；在AI时代，向量数据库领域会不会诞生AI时代的“Snowflake”，一个新的历史性机会正在产生。&lt;/p&gt;

&lt;p&gt;这期节目我们邀请到了亚马逊云科技与向量数据库Zilliz来聊一聊AI Native的企业级应用。Zilliz成立于2017年，主要研发AI场景的向量数据库，在2019年开源了全球首个向量数据库产品Milvus，并且把这个产品捐赠给Linux基金会，在GitHub上获得了2.5万颗星，拥有超过5000家企业客户，目前累计融资超过1.13亿美元。&lt;/p&gt;

&lt;p&gt;本期节目是亚马逊云科技赞助播出的出海特辑的第三期，我们会联合出海企业的案例，探讨不同行业的出海策略与方法论。在这段访谈里，我们将分析大模型时代，为什么向量数据库尤其重要，到底什么是AI时代AI native的数据基础设施。作为出海特辑的案例之一，Zilliz也会分享他们出海遇到的挑战，以及开源社区与商业化的平衡。&lt;/p&gt;

&lt;p&gt;&lt;strong&gt;【主播】&lt;/strong&gt;&lt;br&gt;
泓君，《硅谷101》创始人，播客主理人&lt;br&gt;
&lt;strong&gt;【嘉宾】&lt;/strong&gt;&lt;br&gt;
栾小凡，Zilliz技术合伙人，Linux Foundation AI &amp;amp; Data 基金会技术咨询委员成员&lt;br&gt;
吴万涛，亚马逊云科技解决方案架构师&lt;/p&gt;

&lt;p&gt;&lt;strong&gt;【你将听到&lt;/strong&gt;】&lt;br&gt;
02:19 向量数据库与传统数据库的区别：基于关键词去匹配vs上下文与语义相似度的匹配&lt;br&gt;
05:53 大模型时代，向量数据库为什么这么重要？&lt;br&gt;
07:47 非结构化数据占人类数据80%，从巨头没有盯上的领域启动&lt;br&gt;
10:26 向量数据库的挑战与护城河：好的模型与算法、性能与推理成本&lt;br&gt;
12:34应用场景：电商提高长尾搜索； 企业私有数据提升精度&lt;br&gt;
16:41 衡量向量准确度：99%的召回率&lt;br&gt;
19:00 OpenAI并不是最好的Embeding模型，开发者需要自己去试&lt;br&gt;
20:34 Zilliz的商业模式：从开源到基于云的商业化&lt;br&gt;
23:28 当巨头跟创业公司竞争：把选择权交给用户&lt;br&gt;
27:00 行业过于早期，云巨头入场正在帮助行业成长&lt;br&gt;
28:57 未来应用：适合电商、医疗、法律等数据密集型应用&lt;br&gt;
29:50 AI时代的安全隐私：合规、产品、应用三个层面&lt;br&gt;
33:26 安全问题打脸：向量数据经过精心设计后，可能会还原用户信息&lt;br&gt;
37:38 移位更加保护隐私，但却让准确性更难&lt;/p&gt;

&lt;p&gt;&lt;strong&gt;出海挑战&lt;/strong&gt;&lt;br&gt;
37:35 Zilliz全球业务分布：美国营收占整体收入70%以上&lt;br&gt;
38:47 SaaS产业布局的全球化考量：受美国头部用户影响大&lt;br&gt;
40:16 中美SAAS产品的使用态度区别&lt;br&gt;
45:00 美国市场策略：HackerNews与亚马逊云科技Marketplace&lt;/p&gt;

&lt;p&gt;&lt;strong&gt;开源社区&lt;/strong&gt;&lt;br&gt;
49:16 公司主导的开源项目，开源协议有可能被修改&lt;br&gt;
51:17 公司主导与基金会主导，开源项目两种方式的思考&lt;br&gt;
54:38 开源与商业化的代码考量：三层结构的差异化竞争&lt;br&gt;
57:25 当公司发展方向与社区发生分歧，如何解决？&lt;/p&gt;

&lt;p&gt;&lt;strong&gt;【相关单集】&lt;/strong&gt;&lt;br&gt;
&lt;a href="https://sv101.fireside.fm/138" target="_blank" rel="nofollow noopener"&gt;E133｜开源打法的秘诀与AI重塑的数据库行业&lt;/a&gt;&lt;br&gt;
&lt;a href="https://sv101.fireside.fm/135" target="_blank" rel="nofollow noopener"&gt;E130｜聊聊智能硬件出海的全球版图：大模型、 新爆款与合规陷阱&lt;/a&gt;&lt;/p&gt;

&lt;p&gt;&lt;strong&gt;【后期】&lt;/strong&gt;&lt;br&gt;
加菲&lt;br&gt;
&lt;strong&gt;【BGM】&lt;/strong&gt;&lt;br&gt;
Cold and Blue - Roy Edwin Williams&lt;br&gt;
Lazy Art - Martin Landstrom&lt;br&gt;
Norman - Boone River&lt;/p&gt;

&lt;p&gt;&lt;strong&gt;【在这里找到我们】&lt;/strong&gt;&lt;br&gt;
公众号：硅谷101&lt;br&gt;
收听渠道：苹果｜小宇宙｜喜马拉雅｜蜻蜓FM｜网易云音乐｜QQ音乐｜荔枝播客&lt;br&gt;
海外用户：Apple Podcast｜Spotify｜TuneIn｜Google Podcast｜Amazon Music&lt;br&gt;
联系我们：&lt;a href="mailto:podcast@sv101.net" target="_blank" rel="nofollow noopener"&gt;podcast@sv101.net&lt;/a&gt;&lt;/p&gt;
</description>
  <itunes:keywords>zilliz, 栾小凡, 亚马逊云科技, 吴万涛</itunes:keywords>
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    <![CDATA[<p>过去十年，产生了类似于Snowflake这样的基于云原生业务的SaaS巨头；在AI时代，向量数据库领域会不会诞生AI时代的“Snowflake”，一个新的历史性机会正在产生。</p>

<p>这期节目我们邀请到了亚马逊云科技与向量数据库Zilliz来聊一聊AI Native的企业级应用。Zilliz成立于2017年，主要研发AI场景的向量数据库，在2019年开源了全球首个向量数据库产品Milvus，并且把这个产品捐赠给Linux基金会，在GitHub上获得了2.5万颗星，拥有超过5000家企业客户，目前累计融资超过1.13亿美元。</p>

<p>本期节目是亚马逊云科技赞助播出的出海特辑的第三期，我们会联合出海企业的案例，探讨不同行业的出海策略与方法论。在这段访谈里，我们将分析大模型时代，为什么向量数据库尤其重要，到底什么是AI时代AI native的数据基础设施。作为出海特辑的案例之一，Zilliz也会分享他们出海遇到的挑战，以及开源社区与商业化的平衡。</p>

<p><strong>【主播】</strong><br>
泓君，《硅谷101》创始人，播客主理人<br>
<strong>【嘉宾】</strong><br>
栾小凡，Zilliz技术合伙人，Linux Foundation AI &amp; Data 基金会技术咨询委员成员<br>
吴万涛，亚马逊云科技解决方案架构师</p>

<p><strong>【你将听到</strong>】<br>
02:19 向量数据库与传统数据库的区别：基于关键词去匹配vs上下文与语义相似度的匹配<br>
05:53 大模型时代，向量数据库为什么这么重要？<br>
07:47 非结构化数据占人类数据80%，从巨头没有盯上的领域启动<br>
10:26 向量数据库的挑战与护城河：好的模型与算法、性能与推理成本<br>
12:34应用场景：电商提高长尾搜索； 企业私有数据提升精度<br>
16:41 衡量向量准确度：99%的召回率<br>
19:00 OpenAI并不是最好的Embeding模型，开发者需要自己去试<br>
20:34 Zilliz的商业模式：从开源到基于云的商业化<br>
23:28 当巨头跟创业公司竞争：把选择权交给用户<br>
27:00 行业过于早期，云巨头入场正在帮助行业成长<br>
28:57 未来应用：适合电商、医疗、法律等数据密集型应用<br>
29:50 AI时代的安全隐私：合规、产品、应用三个层面<br>
33:26 安全问题打脸：向量数据经过精心设计后，可能会还原用户信息<br>
37:38 移位更加保护隐私，但却让准确性更难</p>

<p><strong>出海挑战</strong><br>
37:35 Zilliz全球业务分布：美国营收占整体收入70%以上<br>
38:47 SaaS产业布局的全球化考量：受美国头部用户影响大<br>
40:16 中美SAAS产品的使用态度区别<br>
45:00 美国市场策略：HackerNews与亚马逊云科技Marketplace</p>

<p><strong>开源社区</strong><br>
49:16 公司主导的开源项目，开源协议有可能被修改<br>
51:17 公司主导与基金会主导，开源项目两种方式的思考<br>
54:38 开源与商业化的代码考量：三层结构的差异化竞争<br>
57:25 当公司发展方向与社区发生分歧，如何解决？</p>

<p><strong>【相关单集】</strong><br>
<a href="https://sv101.fireside.fm/138" rel="nofollow">E133｜开源打法的秘诀与AI重塑的数据库行业</a><br>
<a href="https://sv101.fireside.fm/135" rel="nofollow">E130｜聊聊智能硬件出海的全球版图：大模型、 新爆款与合规陷阱</a></p>

<p><strong>【后期】</strong><br>
加菲<br>
<strong>【BGM】</strong><br>
Cold and Blue - Roy Edwin Williams<br>
Lazy Art - Martin Landstrom<br>
Norman - Boone River</p>

<p><strong>【在这里找到我们】</strong><br>
公众号：硅谷101<br>
收听渠道：苹果｜小宇宙｜喜马拉雅｜蜻蜓FM｜网易云音乐｜QQ音乐｜荔枝播客<br>
海外用户：Apple Podcast｜Spotify｜TuneIn｜Google Podcast｜Amazon Music<br>
联系我们：<a href="mailto:podcast@sv101.net" rel="nofollow">podcast@sv101.net</a></p>]]>
  </content:encoded>
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    <![CDATA[<p>过去十年，产生了类似于Snowflake这样的基于云原生业务的SaaS巨头；在AI时代，向量数据库领域会不会诞生AI时代的“Snowflake”，一个新的历史性机会正在产生。</p>

<p>这期节目我们邀请到了亚马逊云科技与向量数据库Zilliz来聊一聊AI Native的企业级应用。Zilliz成立于2017年，主要研发AI场景的向量数据库，在2019年开源了全球首个向量数据库产品Milvus，并且把这个产品捐赠给Linux基金会，在GitHub上获得了2.5万颗星，拥有超过5000家企业客户，目前累计融资超过1.13亿美元。</p>

<p>本期节目是亚马逊云科技赞助播出的出海特辑的第三期，我们会联合出海企业的案例，探讨不同行业的出海策略与方法论。在这段访谈里，我们将分析大模型时代，为什么向量数据库尤其重要，到底什么是AI时代AI native的数据基础设施。作为出海特辑的案例之一，Zilliz也会分享他们出海遇到的挑战，以及开源社区与商业化的平衡。</p>

<p><strong>【主播】</strong><br>
泓君，《硅谷101》创始人，播客主理人<br>
<strong>【嘉宾】</strong><br>
栾小凡，Zilliz技术合伙人，Linux Foundation AI &amp; Data 基金会技术咨询委员成员<br>
吴万涛，亚马逊云科技解决方案架构师</p>

<p><strong>【你将听到</strong>】<br>
02:19 向量数据库与传统数据库的区别：基于关键词去匹配vs上下文与语义相似度的匹配<br>
05:53 大模型时代，向量数据库为什么这么重要？<br>
07:47 非结构化数据占人类数据80%，从巨头没有盯上的领域启动<br>
10:26 向量数据库的挑战与护城河：好的模型与算法、性能与推理成本<br>
12:34应用场景：电商提高长尾搜索； 企业私有数据提升精度<br>
16:41 衡量向量准确度：99%的召回率<br>
19:00 OpenAI并不是最好的Embeding模型，开发者需要自己去试<br>
20:34 Zilliz的商业模式：从开源到基于云的商业化<br>
23:28 当巨头跟创业公司竞争：把选择权交给用户<br>
27:00 行业过于早期，云巨头入场正在帮助行业成长<br>
28:57 未来应用：适合电商、医疗、法律等数据密集型应用<br>
29:50 AI时代的安全隐私：合规、产品、应用三个层面<br>
33:26 安全问题打脸：向量数据经过精心设计后，可能会还原用户信息<br>
37:38 移位更加保护隐私，但却让准确性更难</p>

<p><strong>出海挑战</strong><br>
37:35 Zilliz全球业务分布：美国营收占整体收入70%以上<br>
38:47 SaaS产业布局的全球化考量：受美国头部用户影响大<br>
40:16 中美SAAS产品的使用态度区别<br>
45:00 美国市场策略：HackerNews与亚马逊云科技Marketplace</p>

<p><strong>开源社区</strong><br>
49:16 公司主导的开源项目，开源协议有可能被修改<br>
51:17 公司主导与基金会主导，开源项目两种方式的思考<br>
54:38 开源与商业化的代码考量：三层结构的差异化竞争<br>
57:25 当公司发展方向与社区发生分歧，如何解决？</p>

<p><strong>【相关单集】</strong><br>
<a href="https://sv101.fireside.fm/138" rel="nofollow">E133｜开源打法的秘诀与AI重塑的数据库行业</a><br>
<a href="https://sv101.fireside.fm/135" rel="nofollow">E130｜聊聊智能硬件出海的全球版图：大模型、 新爆款与合规陷阱</a></p>

<p><strong>【后期】</strong><br>
加菲<br>
<strong>【BGM】</strong><br>
Cold and Blue - Roy Edwin Williams<br>
Lazy Art - Martin Landstrom<br>
Norman - Boone River</p>

<p><strong>【在这里找到我们】</strong><br>
公众号：硅谷101<br>
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