大模型具备强大的语言理解和生成能力，向量数据库能高效存储和索引大规模向量数据。将两者结合，可实现高速数据访问、智能决策和快速问题解决。通过大规模数据分析与大模型预测，我们能快速发现关键问题、优化系统、提升可靠性和效率。本议题将深入探讨原理、优势和应用场景，分享创新解决方案和成功案例，具体包括以下内容：

• 智能决策和问题解决：如何利用大模型的语言理解和生成能力，结合向量数据库的相似性搜索，快速做出敏捷决策和解决问题；

• 系统优化和故障排查：如何通过对大规模运维数据的分析和挖掘，结合大模型的预测能力，快速发现系统优化和故障排查的关键问题；

• 数据驱动的运维策略：如何利用大模型和向量数据库的结合，实现数据驱动的运维策略，提升系统的可靠性、效率和安全性。

演讲时间：2023年7月21日

演讲地点：Gdevops全球敏捷运维峰会-北京站（北京新世纪日航饭店）