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。
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。
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。
深度学习不仅推动了数据规模的扩大，也使得数据查询需求变得更加复杂。现在的深度学习应用需要进行的查询不再只是简单的精确匹配，而是需要进行复杂的相似度查询，例如找出与给定向量最相似的向量，或者查询在一定范围内的所有向量。这些复杂的查询需求已经超出了传统数据库的处理能力，而向量数据库则能够提供满足这些需求的解决方案。
此外，随着深度学习在更多的领域得到应用，比如在线推荐、广告投放、自动驾驶等，实时响应的需求也越来越强烈。在这些应用中，系统必须能够实时处理大规模向量数据，并且提供快速响应。在这方面，向量数据库凭借其高效的索引结构和查询算法，能够实现大规模向量数据的实时处理，满足了这些实时性的需求。
越来越多的人工智能应用需要处理跨模态的数据，比如结合图像、文本、音频等不同类型的数据进行分析和预测。这就要求数据库不仅需要能够处理单一模态的向量数据，还需要支持跨模态向量数据的存储和查询，这也是向量数据库未来的一个重要发展方向。
综上，人工智能的发展催生了向量数据库的需求，而向量数据库的发展又反过来推动了人工智能的发展。在这种良性互动中，向量数据库的应用越来越广泛，其在人工智能发展中的重要性也日益显现。
在人工智能领域，最近的一个重要趋势是大模型的兴起。在大模型的世界里，我们面临着处理和管理大规模向量数据的挑战，而向量数据库，就是为了满足这个需求而不断发展着。
那么，向量数据库跟大模型是什么关系呢？
带着这个问题，数据猿采访了联汇科技首席科学家赵天成博士。赵博士认为，向量数据库和大模型技术两者都是人工智能领域的重要技术基座。其中，向量数据库提供了存储、记忆能力，大模型提供了问题处理和分析能力。与传统数据库相比，向量数据库使用向量化计算，高速地处理大规模的、高维的、复杂数据，例如图像、音频和视频等，并支持复杂查询操作，扩展到多个节点，以处理更大规模的数据。
大模型具有的强大的学习和表示能力，能够处理庞大和复杂的数据，并从中提取出有用的特征和模式，并通过大规模的数据集预训练，加速迭代精进，提升模型性能，向量数据库为大模型提供了高效的数据存储和查询支撑，是大模型落地应用的重要条件。
大模型与向量数据库两项关键技术的深度融合应用为通用人工智能（AGI）的实现提供了可靠路径。以联汇科技为例，依托技术创新，联汇科技研发OmBot自主智能体，它集认知、记忆、思考、行动四大核心能力，作为一种自动、自主的智能体，它能够感知环境、自主决策并且具备短期与长期记忆的计算机模型，模仿人类大脑工作机制，根据任务目标，主动完成任务。
接下来，我们就向量数据库对于大模型的应用价值进行更深入的展开分析：
GPT-4等大模型，通过学习大量的训练数据，能够提供高准确度的预测和生成结果，从而在各种复杂的任务中表现出色。然而，这也带来了大规模向量数据处理的需求，包括存储、索引和查询。传统的数据库技术，无论是关系型数据库还是NoSQL数据库，都在处理这种类型的数据时面临挑战。
首先，大模型的训练需要大量的输入数据，这些数据通常是高维度的向量。传统的数据库在存储这种高维度数据时，往往需要大量的存储空间，而且查询效率也相对较低。向量数据库通过优化的数据结构和索引算法，可以高效地存储和查询大规模的向量数据，从而大大提高了大模型训练的效率。
其次，在训练过程中，大模型需要根据输入数据的相似度进行学习。这需要数据库提供高效的相似度查询功能，而这是传统数据库往往无法满足的。向量数据库通过使用诸如KD树、球树等高效的索引结构，可以快速找出与给定向量最相似的数据，从而支持大模型的训练需求。
此外，在模型训练完成后，需要对新的输入数据进行预测。这同样需要高效的相似度查询功能，以找出与新输入数据最相似的训练数据，然后基于这些数据进行预测。向量数据库在这方面同样展现出了优越的性能，从而支持了大模型在实际应用中的部署。
在人工智能领域，通用大模型的微调成为了一种常见且有效的策略。这种策略允许模型学习一种更具体、更详细的领域知识，从而能更好地解决领域内的问题。然而，这个微调过程的成功在很大程度上依赖于向量数据库的功能和性能。
当我们将通用大模型微调为专用大模型时，这个过程需要对特定领域的大量数据进行深入学习。这些数据通常包含大量高维度的特征向量，例如在自然语言处理中的词向量、在图像识别中的像素向量等。这些高维度向量数据的处理，传统的数据库无法满足其性能需求，而向量数据库却能有效地管理这些数据，支持对这些数据的高效检索和查询。
一个关键步骤是需要进行大量的相似度查询。为了寻找和给定向量最相似的向量，向量数据库通常采用特定的索引结构，如KD树、球树等，这些索引结构允许在大规模高维向量数据中进行高效的近似最近邻查找。这种查询效率的提升，直接导致了模型微调过程的效率提升。微调过程中，模型需要频繁地读取数据进行训练，向量数据库可以提供高效的读取能力。此外，模型训练过程中的更新数据也需要写回数据库，向量数据库的高效写入性能也能满足这一需求。
以联汇科技的向量数据库产品Om-iBase为例，Om-iBase基于智能算法提取需存储内容的特征，使用AI深度学习模型和自监督学习技术，对文本、图片、音频和视频等非结构化数据进行特征提取，有效实现非结构化数据向量化存储，并通过向量化编辑器、向量索引加速技术(ANN)、向量聚类、向量降纬、数据聚类、异常分析等核心技术与算法，确保向量分析的全面性和检索的准确性，实现数据库的高性能检索、高性能分析。此外，Om-iBase提供完整的SDK支持和灵活可配的插件体系，开发者可以最大化的自主发觉潜能。
总的来说，大模型的发展催生了向量数据库的需求，而向量数据库的发展又反过来推动了大模型的发展。这种良性循环，使得向量数据库在人工智能领域获得了前所未有的关注和应用，其重要性也日益突出。同时，向量数据库的发展也带来了一系列的技术挑战和研究热点，包括如何提高存储和查询效率、如何支持复杂的查询需求、如何提高易用性等，这将是未来研究的重要方向。
面对着未来，向量数据库的发展将会和大模型的发展更加紧密地结合，共同迎接一系列的新机遇和新挑战。在这个过程中，向量数据库的技术将会发展出一些重要的趋势。在文章最后部分，我们总结出了向量数据库的八大技术趋势。
1、更好的分布式与并行计算能力
随着数据规模的不断扩大以及大模型对计算能力的强烈需求，向量数据库必须对分布式与并行计算能力进行深度优化。更高效的分布式与并行计算可以让大规模向量数据在多个计算节点间进行分配，使得查询、排序等操作能够并发进行，大大缩短了计算时间。在具体实施上，分布式系统设计、数据切分策略、负载均衡算法等都将是挑战与机遇。
2、实时处理能力提升
对于许多AI应用来说，如自动驾驶、智能客服等，它们的决策过程需要在瞬息之间完成。这就要求向量数据库有高效的实时处理能力，即使是对大规模的向量数据，也能在最短的时间内找到最匹配的结果。因此，优化查询算法、提升数据存取效率，甚至是实现实时数据更新，都将是实时处理能力提升所需面对的关键问题。
3、高级查询功能
随着用户对数据处理需求的复杂化，传统的简单查询方式已经无法满足需求。高级查询功能，如范围查询、最近邻查询，甚至基于语义的查询等，将是向量数据库的必备功能。这不仅需要向量数据库本身的技术突破，还需要与AI技术深度融合，通过理解数据的深层含义，提供更符合用户需求的查询结果。
4、硬件加速尤其是GPU加速
CPU在处理大规模向量数据时，可能会遇到瓶颈。为了更高效地处理数据，硬件加速将是一种有效的解决方案。例如，利用GPU的强大并行计算能力，或者利用定制的AI芯片，都可以大大提高向量数据库的处理能力。但这也会带来新的挑战，比如如何将数据库操作高效地映射到硬件操作，如何管理和调度硬件资源等。
5、针对不同类型大模型的性能优化
不同类型的大模型对数据的处理和计算需求可能会有所不同。向量数据库需要能够针对这些差异进行优化，以提供最佳的性能。这可能包括特定类型模型的存储优化，或者是查询优化，甚至是针对特定类型模型的特殊查询功能等。
6、多模态数据处理能力
随着大模型向多模态发展，如图文混合模型、音视频混合模型等，对应的数据也将会更为复杂多元。向量数据库需要能够有效地处理这些多模态数据。这不仅需要数据库本身的技术突破，也需要和AI模型的深度融合，以理解和处理多模态数据中的关联和交互。
7、提升向量数据库的通用性和易用性
随着向量数据库的应用场景不断拓宽，提升其通用性和易用性成为一项重要任务。这包括提供更简单的数据导入导出，提供更易用的查询接口，以及提供更灵活的数据管理功能。同时，也需要提供丰富的文档和示例，降低用户的学习成本。
8、向量数据库与深度学习、大模型的深度融合
未来，向量数据库将和深度学习、大模型更紧密地结合，共同推动AI的发展。向量数据库需要能够理解大模型的需求，为其提供最合适的数据服务。而大模型也需要能够利用向量数据库的能力，以提高自身的效率和效果。这种融合可能会带来许多新的可能性，例如模型和数据库的联合优化，或者是数据库自身的自动学习和优化等。
在经历了大数据时代的高速蓬勃发展之后，向量数据库已然成为新一轮技术浪潮中的明亮新星。这背后并非偶然，而是科技与时代需求的完美结合。在探索无垠的人工智能宇宙中，我们渐渐明白，每一个巨大的计算模型都需要一颗稳固的“心脏”——一个可以储存、检索和管理高维向量数据的强大核心，而向量数据库正是这颗“心脏”。
如今，我们站在巨人的肩膀上，俯瞰整个技术领域的壮丽风景。OpenAI、阿里巴巴、百度、腾讯、星环科技、联汇科技等企业，都在为这片蓝海注入新的活力与创意。未来的路，或许还很漫长，但有了向量数据库和大模型这两大引擎的双重驱动，我们有信心跨越未知，追寻技术的极致，描绘出一个更为绚烂的数字世界。
文：一蓑烟雨 / 数据猿
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