拿下全球最大临床数据库，微软甩出王炸模型！CEO放话：医疗才是AI最重要的赛道
拿下全球最大临床数据库，微软甩出王炸模型！CEO放话：医疗才是AI最重要的赛道官宣全球顶尖医院，微软要为AI医疗定制一款大模型！
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9677 点击 2026-06-05 09:55
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官宣全球顶尖医院，微软要为AI医疗定制一款大模型！
这篇文章想回答几个大家更关心的基础问题：Vector Lakebase 能解决你的什么问题，什么场景下用它最合适，如何用好Vector Lakebase 。
过去半年，几乎所有Agent框架都在补长期记忆能力。最常见的做法，是给系统接一个向量数据库，把历史对话、用户偏好、项目经验、工具调用结果、失败案例都存进去。看起来，只要把“记忆”这块补上，Agent就能从一次性对话工具变成长期协作伙伴。
过去八九年，我们一直在做一件事：把向量数据库从一个很小众的系统方向，做成 AI 基础设施里的关键组件。
最近一两年，互联网上各种为RAG赛博哭坟的帖子不胜枚举。
在这些场景，一个集合也许一个月只被查询几次，运行时间不超过5小时，用户也并不需要为此投入向量数据库级别的资源建设，让高性能资源一个月时间里有715小时都被浪费。相应的，成本也就成了这一场景下的优先考量要素。而解决这一问题，也是我们选择在近期推出Vector Lakebase 产品的初心所在。
RAG 系统上线后答案出错，绝大多数团队的第一反应都是换更贵的模型、反复调试 prompt。
Reddit 上的 r/DHExchange 板块从来都不缺奇怪的交易。但月初的一个帖子，还是让见多识广的我打了个问号。「我囤积了一个非常有价值的大型数据库，只是不是你想的那种……15 万张粪便图像。」
“帮我搭个读书笔记网站，带登录和搜索，能导出的那种。”
前几天在 Milvus 社区，一位做以图搜图的朋友提了一个问题：