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(jīng)感受到了火熱的氛圍。

什么是大模型的上游呢？有兩個關(guān)鍵的領(lǐng)域，一個是GPU，典型的如英偉達(dá)，今年英偉達(dá)的股價和業(yè)績都受益頗深，這已經(jīng)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(shù)據(jù)庫。在google Trends上搜索Vector Database（向量數(shù)據(jù)庫），其關(guān)注度先顯著提升。

來源：Google Trends

僅在今年4月，就有多家向量數(shù)據(jù)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(chuàng)公司相繼融資，諸如騰訊云、星環(huán)科技、聯(lián)匯科技等很多廠商都相繼推出向量數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品。

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

隨著向量數(shù)據(jù)庫技術(shù)的不斷發(fā)展，我們可以預(yù)見，它將在未來的大數(shù)據(jù)和人工智能領(lǐng)域發(fā)揮越來越重要的作用。本文將深入探討向量數(shù)據(jù)庫的內(nèi)涵、發(fā)展歷程、應(yīng)用場景以及與大模型的關(guān)系，同時也會對向量數(shù)據(jù)庫未來的發(fā)展趨勢進(jìn)行前瞻性分析。

向量數(shù)據(jù)庫與人工智能是一對“雙生子”

在信息化社會中，數(shù)據(jù)的產(chǎn)生、儲存和處理都成為了現(xiàn)代生活和工作中不可或缺的一部分。在這背景下，向量數(shù)據(jù)和向量數(shù)據(jù)庫出現(xiàn)并發(fā)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(zhàn)。

首先，我們需要明白什么是向量數(shù)據(jù)。在人工智能時代，傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如文本、數(shù)字等）已經(jīng)無法滿足我們的需求。而向量數(shù)據(jù)，是一種高維數(shù)據(jù)，它可以在多維空間中表示復(fù)雜的關(guān)系和模式，可以用來表示圖像、語音、視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，也可以用來表示深度學(xué)習(xí)模型的特征。

典型的向量數(shù)據(jù)包括：

圖像向量，通過深度學(xué)習(xí)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(wù)；

文本向量，通過詞嵌入技術(shù)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(wù)；

語音向量，通過聲學(xué)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(diào)、節(jié)奏、音色等，可以用于語音識別、聲紋識別等任務(wù)。

這些向量數(shù)據(jù)由于其高維性和稀疏性，不能有效地使用傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（如MySQL）或者NoSQL數(shù)據(jù)庫（如MongoDB）進(jìn)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(shù)據(jù)存儲在MySQL中，那么在進(jìn)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(shù)據(jù)庫為向量數(shù)據(jù)提供了專門的存儲和索引機(jī)制。在向量數(shù)據(jù)庫中，向量數(shù)據(jù)被存儲為高維空間中的點(diǎn)，數(shù)據(jù)庫會為這些點(diǎn)建立索引，常用的索引方法有KD-樹、BB-Tree、HNSW等。這些索引結(jié)構(gòu)使得向量數(shù)據(jù)庫可以高效地進(jìn)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(shù)據(jù)的效率。

向量數(shù)據(jù)庫的發(fā)展歷程可以大致劃分為三個階段：

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

第二階段是向量數(shù)據(jù)的發(fā)展階段，這個階段的向量數(shù)據(jù)庫開始使用KD樹等索引結(jié)構(gòu)，可以實(shí)現(xiàn)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(chǎn)品有FAISS、Annoy等。

第三階段是向量數(shù)據(jù)的成熟階段，這個階段的向量數(shù)據(jù)庫已經(jīng)可以實(shí)現(xiàn)高效的向量索引和查詢，可以處理海量的高維向量數(shù)據(jù)，典型的產(chǎn)品有Milvus、Elasticsearch等。

需要指出的是，向量數(shù)據(jù)庫是伴隨著人工智能的發(fā)展而發(fā)展的，并在不斷滿足人工智能的數(shù)據(jù)存儲需求過程中持續(xù)演進(jìn)。

人工智能，尤其是深度學(xué)習(xí)，經(jīng)歷了從小規(guī)模到大規(guī)模的變革，涉及的數(shù)據(jù)量也從MB級別增長到TB甚至PB級別，這引發(fā)了一個問題：如何有效地存儲和處理大規(guī)模的向量數(shù)據(jù)。這正是向量數(shù)據(jù)庫的強(qiáng)項(xiàng)，它能夠處理如此大規(guī)模的數(shù)據(jù)，并且在復(fù)雜查詢和實(shí)時響應(yīng)等方面也表現(xiàn)出色。

深度學(xué)習(xí)不僅推動了數(shù)據(jù)規(guī)模的擴(kuò)大，也使得數(shù)據(jù)查詢需求變得更加復(fù)雜。現(xiàn)在的深度學(xué)習(xí)應(yīng)用需要進(jìn)行的查詢不再只是簡單的精確匹配，而是需要進(jìn)行復(fù)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(nèi)的所有向量。這些復(fù)雜的查詢需求已經(jīng)超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的處理能力，而向量數(shù)據(jù)庫則能夠提供滿足這些需求的解決方案。

此外，隨著深度學(xué)習(xí)在更多的領(lǐng)域得到應(yīng)用，比如在線推薦、廣告投放、自動駕駛等，實(shí)時響應(yīng)的需求也越來越強(qiáng)烈。在這些應(yīng)用中，系統(tǒng)必須能夠?qū)崟r處理大規(guī)模向量數(shù)據(jù)，并且提供快速響應(yīng)。在這方面，向量數(shù)據(jù)庫憑借其高效的索引結(jié)構(gòu)和查詢算法，能夠?qū)崿F(xiàn)大規(guī)模向量數(shù)據(jù)的實(shí)時處理，滿足了這些實(shí)時性的需求。

越來越多的人工智能應(yīng)用需要處理跨模態(tài)的數(shù)據(jù)，比如結(jié)合圖像、文本、音頻等不同類型的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和預(yù)測。這就要求數(shù)據(jù)庫不僅需要能夠處理單一模態(tài)的向量數(shù)據(jù)，還需要支持跨模態(tài)向量數(shù)據(jù)的存儲和查詢，這也是向量數(shù)據(jù)庫未來的一個重要發(fā)展方向。

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

大模型帶火了向量數(shù)據(jù)庫

在人工智能領(lǐng)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(guī)模向量數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)，而向量數(shù)據(jù)庫，就是為了滿足這個需求而不斷發(fā)展著。

那么，向量數(shù)據(jù)庫跟大模型是什么關(guān)系呢？

帶著這個問題，數(shù)據(jù)猿采訪了聯(lián)匯科技首席科學(xué)家趙天成博士。趙博士認(rèn)為，向量數(shù)據(jù)庫和大模型技術(shù)兩者都是人工智能領(lǐng)域的重要技術(shù)基座。其中，向量數(shù)據(jù)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(tǒng)數(shù)據(jù)庫相比，向量數(shù)據(jù)庫使用向量化計算，高速地處理大規(guī)模的、高維的、復(fù)雜數(shù)據(jù)，例如圖像、音頻和視頻等，并支持復(fù)雜查詢操作，擴(kuò)展到多個節(jié)點(diǎn)，以處理更大規(guī)模的數(shù)據(jù)。

大模型具有的強(qiáng)大的學(xué)習(xí)和表示能力，能夠處理龐大和復(fù)雜的數(shù)據(jù)，并從中提取出有用的特征和模式，并通過大規(guī)模的數(shù)據(jù)集預(yù)訓(xùn)練，加速迭代精進(jìn)，提升模型性能，向量數(shù)據(jù)庫為大模型提供了高效的數(shù)據(jù)存儲和查詢支撐，是大模型落地應(yīng)用的重要條件。

大模型與向量數(shù)據(jù)庫兩項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)的深度融合應(yīng)用為通用人工智能（AGI）的實(shí)現(xiàn)提供了可靠路徑。以聯(lián)匯科技為例，依托技術(shù)創(chuàng)新，聯(lián)匯科技研發(fā)OmBot自主智能體，它集認(rèn)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(huán)境、自主決策并且具備短期與長期記憶的計算機(jī)模型，模仿人類大腦工作機(jī)制，根據(jù)任務(wù)目標(biāo)，主動完成任務(wù)。

接下來，我們就向量數(shù)據(jù)庫對于大模型的應(yīng)用價值進(jìn)行更深入的展開分析：

GPT-4等大模型，通過學(xué)習(xí)大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，能夠提供高準(zhǔn)確度的預(yù)測和生成結(jié)果，從而在各種復(fù)雜的任務(wù)中表現(xiàn)出色。然而，這也帶來了大規(guī)模向量數(shù)據(jù)處理的需求，包括存儲、索引和查詢。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫技術(shù)，無論是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫還是NoSQL數(shù)據(jù)庫，都在處理這種類型的數(shù)據(jù)時面臨挑戰(zhàn)。

首先，大模型的訓(xùn)練需要大量的輸入數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)通常是高維度的向量。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫在存儲這種高維度數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)庫通過優(yōu)化的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和索引算法，可以高效地存儲和查詢大規(guī)模的向量數(shù)據(jù)，從而大大提高了大模型訓(xùn)練的效率。

其次，在訓(xùn)練過程中，大模型需要根據(jù)輸入數(shù)據(jù)的相似度進(jìn)行學(xué)習(xí)。這需要數(shù)據(jù)庫提供高效的相似度查詢功能，而這是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫往往無法滿足的。向量數(shù)據(jù)庫通過使用諸如KD樹、球樹等高效的索引結(jié)構(gòu)，可以快速找出與給定向量最相似的數(shù)據(jù)，從而支持大模型的訓(xùn)練需求。

此外，在模型訓(xùn)練完成后，需要對新的輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。這同樣需要高效的相似度查詢功能，以找出與新輸入數(shù)據(jù)最相似的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，然后基于這些數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。向量數(shù)據(jù)庫在這方面同樣展現(xiàn)出了優(yōu)越的性能，從而支持了大模型在實(shí)際應(yīng)用中的部署。

在人工智能領(lǐng)域，通用大模型的微調(diào)成為了一種常見且有效的策略。這種策略允許模型學(xué)習(xí)一種更具體、更詳細(xì)的領(lǐng)域知識，從而能更好地解決領(lǐng)域內(nèi)的問題。然而，這個微調(diào)過程的成功在很大程度上依賴于向量數(shù)據(jù)庫的功能和性能。

當(dāng)我們將通用大模型微調(diào)為專用大模型時，這個過程需要對特定領(lǐng)域的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行深入學(xué)習(xí)。這些數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)的處理，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫無法滿足其性能需求，而向量數(shù)據(jù)庫卻能有效地管理這些數(shù)據(jù)，支持對這些數(shù)據(jù)的高效檢索和查詢。

一個關(guān)鍵步驟是需要進(jìn)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(shù)據(jù)庫通常采用特定的索引結(jié)構(gòu)，如KD樹、球樹等，這些索引結(jié)構(gòu)允許在大規(guī)模高維向量數(shù)據(jù)中進(jìn)行高效的近似最近鄰查找。這種查詢效率的提升，直接導(dǎo)致了模型微調(diào)過程的效率提升。微調(diào)過程中，模型需要頻繁地讀取數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，向量數(shù)據(jù)庫可以提供高效的讀取能力。此外，模型訓(xùn)練過程中的更新數(shù)據(jù)也需要寫回數(shù)據(jù)庫，向量數(shù)據(jù)庫的高效寫入性能也能滿足這一需求。

以聯(lián)匯科技的向量數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品Om-iBase為例，Om-iBase基于智能算法提取需存儲內(nèi)容的特征，使用AI深度學(xué)習(xí)模型和自監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)，對文本、圖片、音頻和視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，有效實(shí)現(xiàn)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)向量化存儲，并通過向量化編輯器、向量索引加速技術(shù)(ANN)、向量聚類、向量降緯、數(shù)據(jù)聚類、異常分析等核心技術(shù)與算法，確保向量分析的全面性和檢索的準(zhǔn)確性，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)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(fā)者可以最大化的自主發(fā)覺潛能。

總的來說，大模型的發(fā)展催生了向量數(shù)據(jù)庫的需求，而向量數(shù)據(jù)庫的發(fā)展又反過來推動了大模型的發(fā)展。這種良性循環(huán)，使得向量數(shù)據(jù)庫在人工智能領(lǐng)域獲得了前所未有的關(guān)注和應(yīng)用，其重要性也日益突出。同時，向量數(shù)據(jù)庫的發(fā)展也帶來了一系列的技術(shù)挑戰(zhàn)和研究熱點(diǎn)，包括如何提高存儲和查詢效率、如何支持復(fù)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(shù)據(jù)庫八大技術(shù)趨勢

面對著未來，向量數(shù)據(jù)庫的發(fā)展將會和大模型的發(fā)展更加緊密地結(jié)合，共同迎接一系列的新機(jī)遇和新挑戰(zhàn)。在這個過程中，向量數(shù)據(jù)庫的技術(shù)將會發(fā)展出一些重要的趨勢。在文章最后部分，我們總結(jié)出了向量數(shù)據(jù)庫的八大技術(shù)趨勢。

1、更好的分布式與并行計算能力

隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的不斷擴(kuò)大以及大模型對計算能力的強(qiáng)烈需求，向量數(shù)據(jù)庫必須對分布式與并行計算能力進(jìn)行深度優(yōu)化。更高效的分布式與并行計算可以讓大規(guī)模向量數(shù)據(jù)在多個計算節(jié)點(diǎn)間進(jìn)行分配，使得查詢、排序等操作能夠并發(fā)進(jìn)行，大大縮短了計算時間。在具體實(shí)施上，分布式系統(tǒng)設(shè)計、數(shù)據(jù)切分策略、負(fù)載均衡算法等都將是挑戰(zhàn)與機(jī)遇。

2、實(shí)時處理能力提升

對于許多AI應(yīng)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(shù)據(jù)庫有高效的實(shí)時處理能力，即使是對大規(guī)模的向量數(shù)據(jù)，也能在最短的時間內(nèi)找到最匹配的結(jié)果。因此，優(yōu)化查詢算法、提升數(shù)據(jù)存取效率，甚至是實(shí)現(xiàn)實(shí)時數(shù)據(jù)更新，都將是實(shí)時處理能力提升所需面對的關(guān)鍵問題。

3、高級查詢功能

隨著用戶對數(shù)據(jù)處理需求的復(fù)雜化，傳統(tǒng)的簡單查詢方式已經(jīng)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(shù)據(jù)庫的必備功能。這不僅需要向量數(shù)據(jù)庫本身的技術(shù)突破，還需要與AI技術(shù)深度融合，通過理解數(shù)據(jù)的深層含義，提供更符合用戶需求的查詢結(jié)果。

4、硬件加速尤其是GPU加速

CPU在處理大規(guī)模向量數(shù)據(jù)時，可能會遇到瓶頸。為了更高效地處理數(shù)據(jù)，硬件加速將是一種有效的解決方案。例如，利用GPU的強(qiáng)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(shù)據(jù)庫的處理能力。但這也會帶來新的挑戰(zhàn)，比如如何將數(shù)據(jù)庫操作高效地映射到硬件操作，如何管理和調(diào)度硬件資源等。

5、針對不同類型大模型的性能優(yōu)化

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

6、多模態(tài)數(shù)據(jù)處理能力

隨著大模型向多模態(tài)發(fā)展，如圖文混合模型、音視頻混合模型等，對應(yīng)的數(shù)據(jù)也將會更為復(fù)雜多元。向量數(shù)據(jù)庫需要能夠有效地處理這些多模態(tài)數(shù)據(jù)。這不僅需要數(shù)據(jù)庫本身的技術(shù)突破，也需要和AI模型的深度融合，以理解和處理多模態(tài)數(shù)據(jù)中的關(guān)聯(lián)和交互。

7、提升向量數(shù)據(jù)庫的通用性和易用性

隨著向量數(shù)據(jù)庫的應(yīng)用場景不斷拓寬，提升其通用性和易用性成為一項(xiàng)重要任務(wù)。這包括提供更簡單的數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出，提供更易用的查詢接口，以及提供更靈活的數(shù)據(jù)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(xué)習(xí)成本。

8、向量數(shù)據(jù)庫與深度學(xué)習(xí)、大模型的深度融合

未來，向量數(shù)據(jù)庫將和深度學(xué)習(xí)、大模型更緊密地結(jié)合，共同推動AI的發(fā)展。向量數(shù)據(jù)庫需要能夠理解大模型的需求，為其提供最合適的數(shù)據(jù)服務(wù)。而大模型也需要能夠利用向量數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)庫的聯(lián)合優(yōu)化，或者是數(shù)據(jù)庫自身的自動學(xué)習(xí)和優(yōu)化等。

在經(jīng)歷了大數(shù)據(jù)時代的高速蓬勃發(fā)展之后，向量數(shù)據(jù)庫已然成為新一輪技術(shù)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(jié)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(wěn)固的“心臟”——一個可以儲存、檢索和管理高維向量數(shù)據(jù)的強(qiáng)大核心，而向量數(shù)據(jù)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(shù)領(lǐng)域的壯麗風(fēng)景。OpenAI、阿里巴巴、百度、騰訊、星環(huán)科技、聯(lián)匯科技等企業(yè)，都在為這片藍(lán)海注入新的活力與創(chuàng)意。未來的路，或許還很漫長，但有了向量數(shù)據(jù)庫和大模型這兩大引擎的雙重驅(qū)動，我們有信心跨越未知，追尋技術(shù)的極致，描繪出一個更為絢爛的數(shù)字世界。

文：一蓑煙雨 / 數(shù)據(jù)猿