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什么是 Jiang Chen

也叫:江晨

Milvus 核心维护者之一。

为什么现在值得关注?

📰 Jiang Chen 最新动态

已收录 6 篇与「Jiang Chen」相关的 AI 资讯和分析。

🌐 𝗪𝗲𝗯𝗶𝗻𝗮𝗿 | 𝗪𝗵𝗮𝘁’𝘀 𝗡𝗲𝘄 𝗶𝗻 𝗠𝗶𝗹𝘃𝘂𝘀 𝟯.𝟬: 𝗟𝗶𝘃𝗲 𝗪𝗮𝗹𝗸𝘁𝗵𝗿𝗼𝘂𝗴𝗵 & ...

Milvus 3.0 beta 是项目启动以来最大架构升级,首次原生支持在数据湖上直接对向量进行索引与查询,并引入超越 top-K 搜索的查询引擎;该版本由核心维护者 Li Liu 和 Jiang Chen 主导,将驱动 Zilliz Vector Lakebase 的落地。

入选理由:Milvus 3.0 beta 首次实现向量索引与查询的‘数据湖原生’能力,无需额外迁移数据到专用存储。

精选推文#向量数据库#Milvus#Zilliz#数据湖#向量检索中英混合
At last month’s Unstructured Data Meetup London, Jiang Chen, our Head of Developer Relations, broke ...

Milvus: 如何将对话历史转化为长期记忆

Milvus(@milvusio)144 字 (约 1 分钟)
75

Milvus 提出将对话历史转化为可读、可编辑的长期记忆的方法,结合 Markdown 和语义搜索。

入选理由:对话历史应以 Markdown 格式存储,便于人类阅读和编辑。

精选推文#Agent Memory#RAG#Vector Search英文
❓ 𝗛𝗼𝘄 𝗱𝗼 𝘆𝗼𝘂 𝗿𝗲𝗱𝘂𝗰𝗲 𝘀𝗲𝗿𝘃𝗶𝗻𝗴 𝗰𝗼𝘀𝘁𝘀 𝘄𝗶𝘁𝗵𝗼𝘂𝘁 𝗺𝗮𝗸𝗶𝗻𝗴 ...

如何在不影响搜索质量的前提下降低服务成本?

Milvus(@milvusio)138 字 (约 1 分钟)
55

RaBitQ算法通过随机旋转将float32向量压缩至每维度1比特,显著降低向量搜索的RAM和SSD成本而不牺牲质量。Zilliz开发者关系负责人Jiang Chen在伦敦非结构化数据Meetup上分享了这一技术。

入选理由:向量搜索成本高主要源于索引存储消耗大量RAM和NVMe SSD资源

精选推文#向量搜索#RaBitQ#向量数据库#量化#Milvus英文
Last week in London, we had a memorable evening at the 𝗨𝗻𝘀𝘁𝗿𝘂𝗰𝘁𝘂𝗿𝗲𝗱 𝗗𝗮𝘁𝗮 ...

Milvus团队在伦敦非结构化数据聚会分享AI Agent构建经验,强调上下文管理、记忆系统与向量检索基础设施的关键作用。

入选理由:单纯提升大模型能力不足以构建实用Agent,需融合企业文档、用户偏好等多源上下文

精选推文#Milvus#AI Agents#Vector Search#Zilliz中文

与「Jiang Chen」经常一起出现的 AI 术语。

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