2023年，科技圈最火的無疑是大模型。然而，大模型的真正商用落地還需要一定時間，但大模型的“上游”卻已經感受到了火熱的氛圍。

什么是大模型的上游呢？有兩個關鍵的領域，一個是GPU，典型的如英偉達，今年英偉達的股價和業績都受益頗深，這已經廣為人知了。還有另一個隱藏的“大模型軍火商”也開始走向前臺，那就是向量數據庫。在google Trends上搜索Vector Database（向量數據庫），其關注度先顯著提升。

來源：Google Trends

僅在今年4月，就有多家向量數據庫公司獲得融資，典型的包括：Pinecone獲得1億美元B輪融資；Weaviate獲得5000萬美元B輪融資；Chroma獲1800萬美元種子輪融資；Qdrant獲750萬美元種子輪融資；Fabarta ArcVector，獲得億元人民幣的 Pre-A 輪融資。

除了初創公司相繼融資，諸如騰訊云、星環科技、聯匯科技等很多廠商都相繼推出向量數據庫產品。

一夜之間，向量數據庫成為數據庫領域最炙手可熱的明星。在人工智能技術的推動下，大數據變得越來越重要，而在大數據中尋找有用信息的最有效方法之一就是通過向量數據庫。

隨著向量數據庫技術的不斷發展，我們可以預見，它將在未來的大數據和人工智能領域發揮越來越重要的作用。本文將深入探討向量數據庫的內涵、發展歷程、應用場景以及與大模型的關系，同時也會對向量數據庫未來的發展趨勢進行前瞻性分析。

向量數據庫與人工智能是一對“雙生子”

在信息化社會中，數據的產生、儲存和處理都成為了現代生活和工作中不可或缺的一部分。在這背景下，向量數據和向量數據庫出現并發展起來，為我們解決了大量的問題，但同時也引出了新的問題和挑戰。

首先，我們需要明白什么是向量數據。在人工智能時代，傳統的結構化數據（如文本、數字等）已經無法滿足我們的需求。而向量數據，是一種高維數據，它可以在多維空間中表示復雜的關系和模式，可以用來表示圖像、語音、視頻等非結構化數據，也可以用來表示深度學習模型的特征。

典型的向量數據包括：

圖像向量，通過深度學習模型提取的圖像特征向量，這些特征向量捕捉了圖像的重要信息，如顏色、形狀、紋理等，可以用于圖像識別、檢索等任務；

文本向量，通過詞嵌入技術如word2Vec、BERT等生成的文本特征向量，這些向量包含了文本的語義信息，可以用于文本分類、情感分析等任務；

語音向量，通過聲學模型從聲音信號中提取的特征向量，這些向量捕捉了聲音的重要特性，如音調、節奏、音色等，可以用于語音識別、聲紋識別等任務。

這些向量數據由于其高維性和稀疏性，不能有效地使用傳統的關系型數據庫（如MySQL）或者NoSQL數據庫（如MongoDB）進行存儲和檢索。比如，如果把一個300維的文本向量作為一行數據存儲在MySQL中，那么在進行高維空間的近鄰查詢（比如，找出與某個文本向量在語義上最相似的文本向量）時，性能會非常低下。

向量數據庫為向量數據提供了專門的存儲和索引機制。在向量數據庫中，向量數據被存儲為高維空間中的點，數據庫會為這些點建立索引，常用的索引方法有KD-樹、BB-Tree、HNSW等。這些索引結構使得向量數據庫可以高效地進行向量間的相似度查詢，如余弦相似度、歐幾里得距離等，從而極大地提升了處理向量數據的效率。

向量數據庫的發展歷程可以大致劃分為三個階段：

第一階段是向量數據的初級階段，這個階段的向量數據庫主要是以文件形式存儲向量數據，沒有有效的索引和查詢能力，典型的產品如早期的Lucene等。

第二階段是向量數據的發展階段，這個階段的向量數據庫開始使用KD樹等索引結構，可以實現一定的查詢性能，但是在高維空間的查詢效率還不高，典型的產品有FAISS、Annoy等。

第三階段是向量數據的成熟階段，這個階段的向量數據庫已經可以實現高效的向量索引和查詢，可以處理海量的高維向量數據，典型的產品有Milvus、Elasticsearch等。

需要指出的是，向量數據庫是伴隨著人工智能的發展而發展的，并在不斷滿足人工智能的數據存儲需求過程中持續演進。

人工智能，尤其是深度學習，經歷了從小規模到大規模的變革，涉及的數據量也從MB級別增長到TB甚至PB級別，這引發了一個問題：如何有效地存儲和處理大規模的向量數據。這正是向量數據庫的強項，它能夠處理如此大規模的數據，并且在復雜查詢和實時響應等方面也表現出色。

深度學習不僅推動了數據規模的擴大，也使得數據查詢需求變得更加復雜。現在的深度學習應用需要進行的查詢不再只是簡單的精確匹配，而是需要進行復雜的相似度查詢，例如找出與給定向量最相似的向量，或者查詢在一定范圍內的所有向量。這些復雜的查詢需求已經超出了傳統數據庫的處理能力，而向量數據庫則能夠提供滿足這些需求的解決方案。

此外，隨著深度學習在更多的領域得到應用，比如在線推薦、廣告投放、自動駕駛等，實時響應的需求也越來越強烈。在這些應用中，系統必須能夠實時處理大規模向量數據，并且提供快速響應。在這方面，向量數據庫憑借其高效的索引結構和查詢算法，能夠實現大規模向量數據的實時處理，滿足了這些實時性的需求。

越來越多的人工智能應用需要處理跨模態的數據，比如結合圖像、文本、音頻等不同類型的數據進行分析和預測。這就要求數據庫不僅需要能夠處理單一模態的向量數據，還需要支持跨模態向量數據的存儲和查詢，這也是向量數據庫未來的一個重要發展方向。

綜上，人工智能的發展催生了向量數據庫的需求，而向量數據庫的發展又反過來推動了人工智能的發展。在這種良性互動中，向量數據庫的應用越來越廣泛，其在人工智能發展中的重要性也日益顯現。

大模型帶火了向量數據庫

在人工智能領域，最近的一個重要趨勢是大模型的興起。在大模型的世界里，我們面臨著處理和管理大規模向量數據的挑戰，而向量數據庫，就是為了滿足這個需求而不斷發展著。

那么，向量數據庫跟大模型是什么關系呢？

帶著這個問題，數據猿采訪了聯匯科技首席科學家趙天成博士。趙博士認為，向量數據庫和大模型技術兩者都是人工智能領域的重要技術基座。其中，向量數據庫提供了存儲、記憶能力，大模型提供了問題處理和分析能力。與傳統數據庫相比，向量數據庫使用向量化計算，高速地處理大規模的、高維的、復雜數據，例如圖像、音頻和視頻等，并支持復雜查詢操作，擴展到多個節點，以處理更大規模的數據。

大模型具有的強大的學習和表示能力，能夠處理龐大和復雜的數據，并從中提取出有用的特征和模式，并通過大規模的數據集預訓練，加速迭代精進，提升模型性能，向量數據庫為大模型提供了高效的數據存儲和查詢支撐，是大模型落地應用的重要條件。

大模型與向量數據庫兩項關鍵技術的深度融合應用為通用人工智能（AGI）的實現提供了可靠路徑。以聯匯科技為例，依托技術創新，聯匯科技研發OmBot自主智能體，它集認知、記憶、思考、行動四大核心能力，作為一種自動、自主的智能體，它能夠感知環境、自主決策并且具備短期與長期記憶的計算機模型，模仿人類大腦工作機制，根據任務目標，主動完成任務。

接下來，我們就向量數據庫對于大模型的應用價值進行更深入的展開分析：

GPT-4等大模型，通過學習大量的訓練數據，能夠提供高準確度的預測和生成結果，從而在各種復雜的任務中表現出色。然而，這也帶來了大規模向量數據處理的需求，包括存儲、索引和查詢。傳統的數據庫技術，無論是關系型數據庫還是NoSQL數據庫，都在處理這種類型的數據時面臨挑戰。

首先，大模型的訓練需要大量的輸入數據，這些數據通常是高維度的向量。傳統的數據庫在存儲這種高維度數據時，往往需要大量的存儲空間，而且查詢效率也相對較低。向量數據庫通過優化的數據結構和索引算法，可以高效地存儲和查詢大規模的向量數據，從而大大提高了大模型訓練的效率。

其次，在訓練過程中，大模型需要根據輸入數據的相似度進行學習。這需要數據庫提供高效的相似度查詢功能，而這是傳統數據庫往往無法滿足的。向量數據庫通過使用諸如KD樹、球樹等高效的索引結構，可以快速找出與給定向量最相似的數據，從而支持大模型的訓練需求。

此外，在模型訓練完成后，需要對新的輸入數據進行預測。這同樣需要高效的相似度查詢功能，以找出與新輸入數據最相似的訓練數據，然后基于這些數據進行預測。向量數據庫在這方面同樣展現出了優越的性能，從而支持了大模型在實際應用中的部署。

在人工智能領域，通用大模型的微調成為了一種常見且有效的策略。這種策略允許模型學習一種更具體、更詳細的領域知識，從而能更好地解決領域內的問題。然而，這個微調過程的成功在很大程度上依賴于向量數據庫的功能和性能。

當我們將通用大模型微調為專用大模型時，這個過程需要對特定領域的大量數據進行深入學習。這些數據通常包含大量高維度的特征向量，例如在自然語言處理中的詞向量、在圖像識別中的像素向量等。這些高維度向量數據的處理，傳統的數據庫無法滿足其性能需求，而向量數據庫卻能有效地管理這些數據，支持對這些數據的高效檢索和查詢。

一個關鍵步驟是需要進行大量的相似度查詢。為了尋找和給定向量最相似的向量，向量數據庫通常采用特定的索引結構，如KD樹、球樹等，這些索引結構允許在大規模高維向量數據中進行高效的近似最近鄰查找。這種查詢效率的提升，直接導致了模型微調過程的效率提升。微調過程中，模型需要頻繁地讀取數據進行訓練，向量數據庫可以提供高效的讀取能力。此外，模型訓練過程中的更新數據也需要寫回數據庫，向量數據庫的高效寫入性能也能滿足這一需求。

以聯匯科技的向量數據庫產品Om-iBase為例，Om-iBase基于智能算法提取需存儲內容的特征，使用AI深度學習模型和自監督學習技術，對文本、圖片、音頻和視頻等非結構化數據進行特征提取，有效實現非結構化數據向量化存儲，并通過向量化編輯器、向量索引加速技術(ANN)、向量聚類、向量降緯、數據聚類、異常分析等核心技術與算法，確保向量分析的全面性和檢索的準確性，實現數據庫的高性能檢索、高性能分析。此外，Om-iBase提供完整的SDK支持和靈活可配的插件體系，開發者可以最大化的自主發覺潛能。

總的來說，大模型的發展催生了向量數據庫的需求，而向量數據庫的發展又反過來推動了大模型的發展。這種良性循環，使得向量數據庫在人工智能領域獲得了前所未有的關注和應用，其重要性也日益突出。同時，向量數據庫的發展也帶來了一系列的技術挑戰和研究熱點，包括如何提高存儲和查詢效率、如何支持復雜的查詢需求、如何提高易用性等，這將是未來研究的重要方向。

向量數據庫八大技術趨勢

面對著未來，向量數據庫的發展將會和大模型的發展更加緊密地結合，共同迎接一系列的新機遇和新挑戰。在這個過程中，向量數據庫的技術將會發展出一些重要的趨勢。在文章最后部分，我們總結出了向量數據庫的八大技術趨勢。

1、更好的分布式與并行計算能力

隨著數據規模的不斷擴大以及大模型對計算能力的強烈需求，向量數據庫必須對分布式與并行計算能力進行深度優化。更高效的分布式與并行計算可以讓大規模向量數據在多個計算節點間進行分配，使得查詢、排序等操作能夠并發進行，大大縮短了計算時間。在具體實施上，分布式系統設計、數據切分策略、負載均衡算法等都將是挑戰與機遇。

2、實時處理能力提升

對于許多AI應用來說，如自動駕駛、智能客服等，它們的決策過程需要在瞬息之間完成。這就要求向量數據庫有高效的實時處理能力，即使是對大規模的向量數據，也能在最短的時間內找到最匹配的結果。因此，優化查詢算法、提升數據存取效率，甚至是實現實時數據更新，都將是實時處理能力提升所需面對的關鍵問題。

3、高級查詢功能

隨著用戶對數據處理需求的復雜化，傳統的簡單查詢方式已經無法滿足需求。高級查詢功能，如范圍查詢、最近鄰查詢，甚至基于語義的查詢等，將是向量數據庫的必備功能。這不僅需要向量數據庫本身的技術突破，還需要與AI技術深度融合，通過理解數據的深層含義，提供更符合用戶需求的查詢結果。

4、硬件加速尤其是GPU加速

CPU在處理大規模向量數據時，可能會遇到瓶頸。為了更高效地處理數據，硬件加速將是一種有效的解決方案。例如，利用GPU的強大并行計算能力，或者利用定制的AI芯片，都可以大大提高向量數據庫的處理能力。但這也會帶來新的挑戰，比如如何將數據庫操作高效地映射到硬件操作，如何管理和調度硬件資源等。

5、針對不同類型大模型的性能優化

不同類型的大模型對數據的處理和計算需求可能會有所不同。向量數據庫需要能夠針對這些差異進行優化，以提供最佳的性能。這可能包括特定類型模型的存儲優化，或者是查詢優化，甚至是針對特定類型模型的特殊查詢功能等。

6、多模態數據處理能力

隨著大模型向多模態發展，如圖文混合模型、音視頻混合模型等，對應的數據也將會更為復雜多元。向量數據庫需要能夠有效地處理這些多模態數據。這不僅需要數據庫本身的技術突破，也需要和AI模型的深度融合，以理解和處理多模態數據中的關聯和交互。

7、提升向量數據庫的通用性和易用性

隨著向量數據庫的應用場景不斷拓寬，提升其通用性和易用性成為一項重要任務。這包括提供更簡單的數據導入導出，提供更易用的查詢接口，以及提供更靈活的數據管理功能。同時，也需要提供豐富的文檔和示例，降低用戶的學習成本。

8、向量數據庫與深度學習、大模型的深度融合

未來，向量數據庫將和深度學習、大模型更緊密地結合，共同推動AI的發展。向量數據庫需要能夠理解大模型的需求，為其提供最合適的數據服務。而大模型也需要能夠利用向量數據庫的能力，以提高自身的效率和效果。這種融合可能會帶來許多新的可能性，例如模型和數據庫的聯合優化，或者是數據庫自身的自動學習和優化等。

在經歷了大數據時代的高速蓬勃發展之后，向量數據庫已然成為新一輪技術浪潮中的明亮新星。這背后并非偶然，而是科技與時代需求的完美結合。在探索無垠的人工智能宇宙中，我們漸漸明白，每一個巨大的計算模型都需要一顆穩固的“心臟”——一個可以儲存、檢索和管理高維向量數據的強大核心，而向量數據庫正是這顆“心臟”。

如今，我們站在巨人的肩膀上，俯瞰整個技術領域的壯麗風景。OpenAI、阿里巴巴、百度、騰訊、星環科技、聯匯科技等企業，都在為這片藍海注入新的活力與創意。未來的路，或許還很漫長，但有了向量數據庫和大模型這兩大引擎的雙重驅動，我們有信心跨越未知，追尋技術的極致，描繪出一個更為絢爛的數字世界。

文：一蓑煙雨 / 數據猿