AIGC｜人人都在说的向量数据库究竟是什么？小白也能读懂！

随着ChatGPT的流行，AI技术和相关的技术栈再次成为研究热点，其中向量数据库作为AI领域的重要组成部分，吸引了大量关注。在云基地AI技术创新大赛的AI系列通识课程中，高级后端开发工程师何傲分享了关于向量数据库的发展与应用。

01 向量数据库是什么

向量数据库的发展历史是随着技术和应用需求的演进而进化的。最初用于推荐服务，如Facebook的FAISS，但逐步发展为更复杂的数据库产品，例如Elastic Search、PostgreSQL等集成了向量检索功能。一个完整的AI应用包含大语言模型、Embedding、向量数据库和Promote Engineer四个环节。向量数据库存储的是高维浮点数数组，支持复杂的查询和分析操作。

02 向量数据库的应用场景

向量数据库在推荐系统、图像检索等场景中发挥关键作用。它处理非结构化数据如音频、视频，通过embedding转换为向量数据，支持关键性分析。市场上存在多种向量数据库产品，包括国内外知名的Milvus、VEARCH、ZSearch等。搜索原理涉及欧氏距离和余弦相似度，而索引的概念促进了高效的相似度匹配查询。

03 向量数据库的使用

Zilliz公司凭借其向量数据库产品Milvus在全球领域取得了显著成就。Milvus数据库采取了存算分离架构，支持灵活的存储和高效的计算任务，并通过日志先行理念和消息中间件实现数据流转。向量数据库的操作包括自定义索引类型和支持多种相似度检索模型。

04 向量数据库的发展趋势

AI的崛起推动了向量数据库的快速发展，许多向量数据库产品如Pinecone和Milvus得到了超过1亿美元的融资。向量数据库的行业非常新兴，头部产品显示了强劲的增长势头，体现了AI大模型如ChatGPT对向量数据库发展的推动作用。预计未来随着AI技术的不断发展，向量数据库将迎来更广阔的发展前景。

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