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深度解密大模型的“军火商”，向量数据库的八大技术方向！

向量数据库


深度解密大模型的“军火商”，向量数据库的八大技术方向！

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2023年，科技圈最火的无疑是大模型 。然而，大模型的真正商用落地还需要一定时间，但大模型的“上游”却已经感受到了火热的氛围 。
什么是大模型的上游呢？有两个关键的领域，一个是GPU，典型的如英伟达，今年英伟达的股价和业绩都受益颇深，这已经广为人知了 。还有另一个隐藏的“大模型军火商”也开始走向前台，那就是向量数据库 。在google Trends上搜索Vector Database（向量数据库），其关注度先显著提升 。
深度解密大模型的“军火商”，向量数据库的八大技术方向！

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来源：Google Trends
仅在今年4月，就有多家向量数据库公司获得融资，典型的包括：Pinecone获得1亿美元B轮融资；Weaviate获得5000万美元B轮融资；Chroma获1800万美元种子轮融资；Qdrant获750万美元种子轮融资；Fabarta ArcVector，获得亿元人民币的 Pre-A 轮融资 。
除了初创公司相继融资，诸如腾讯云、星环科技、联汇科技等很多厂商都相继推出向量数据库产品 。
一夜之间，向量数据库成为数据库领域最炙手可热的明星 。在人工智能技术的推动下，大数据变得越来越重要，而在大数据中寻找有用信息的最有效方法之一就是通过向量数据库 。
随着向量数据库技术的不断发展，我们可以预见，它将在未来的大数据和人工智能领域发挥越来越重要的作用 。本文将深入探讨向量数据库的内涵、发展历程、应用场景以及与大模型的关系，同时也会对向量数据库未来的发展趋势进行前瞻性分析 。
向量数据库与人工智能是一对“双生子”在信息化社会中，数据的产生、储存和处理都成为了现代生活和工作中不可或缺的一部分 。在这背景下，向量数据和向量数据库出现并发展起来，为我们解决了大量的问题，但同时也引出了新的问题和挑战 。
首先，我们需要明白什么是向量数据 。在人工智能时代，传统的结构化数据（如文本、数字等）已经无法满足我们的需求 。而向量数据，是一种高维数据，它可以在多维空间中表示复杂的关系和模式，可以用来表示图像、语音、视频等非结构化数据，也可以用来表示深度学习模型的特征 。
典型的向量数据包括：
图像向量，通过深度学习模型提取的图像特征向量，这些特征向量捕捉了图像的重要信息，如颜色、形状、纹理等，可以用于图像识别、检索等任务；
文本向量，通过词嵌入技术如word2Vec、BERT等生成的文本特征向量，这些向量包含了文本的语义信息，可以用于文本分类、情感分析等任务；
语音向量，通过声学模型从声音信号中提取的特征向量，这些向量捕捉了声音的重要特性，如音调、节奏、音色等，可以用于语音识别、声纹识别等任务 。
这些向量数据由于其高维性和稀疏性，不能有效地使用传统的关系型数据库（如MySQL）或者NoSQL数据库（如MongoDB）进行存储和检索 。比如，如果把一个300维的文本向量作为一行数据存储在MySQL中，那么在进行高维空间的近邻查询（比如，找出与某个文本向量在语义上最相似的文本向量）时，性能会非常低下 。
向量数据库为向量数据提供了专门的存储和索引机制 。在向量数据库中，向量数据被存储为高维空间中的点，数据库会为这些点建立索引，常用的索引方法有KD-树、BB-Tree、HNSW等 。这些索引结构使得向量数据库可以高效地进行向量间的相似度查询，如余弦相似度、欧几里得距离等，从而极大地提升了处理向量数据的效率 。
向量数据库的发展历程可以大致划分为三个阶段：
第一阶段是向量数据的初级阶段，这个阶段的向量数据库主要是以文件形式存储向量数据，没有有效的索引和查询能力，典型的产品如早期的Lucene等 。
第二阶段是向量数据的发展阶段，这个阶段的向量数据库开始使用KD树等索引结构，可以实现一定的查询性能，但是在高维空间的查询效率还不高，典型的产品有FAISS、Annoy等 。
第三阶段是向量数据的成熟阶段，这个阶段的向量数据库已经可以实现高效的向量索引和查询，可以处理海量的高维向量数据，典型的产品有Milvus、Elasticsearch等 。
需要指出的是，向量数据库是伴随着人工智能的发展而发展的，并在不断满足人工智能的数据存储需求过程中持续演进 。
人工智能，尤其是深度学习，经历了从小规模到大规模的变革，涉及的数据量也从MB级别增长到TB甚至PB级别，这引发了一个问题：如何有效地存储和处理大规模的向量数据 。这正是向量数据库的强项，它能够处理如此大规模的数据，并且在复杂查询和实时响应等方面也表现出色 。


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