一文秒懂向量數(shù)據(jù)庫(kù)
向量數(shù)據(jù)庫(kù)的崛起向量數(shù)據(jù)庫(kù)最初是為了解決大規(guī)模數(shù)據(jù)的相似性搜索和推薦問(wèn)題而設(shè)計(jì)的，比較著名的有Annoy和FAISS等。隨著互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代海量數(shù)據(jù)的爆炸式增長(zhǎng)，傳統(tǒng)搜索引擎在處理這些數(shù)據(jù)時(shí)顯得力不從心，而向量數(shù)據(jù)庫(kù)憑借其高效的數(shù)據(jù)表達(dá)和檢索能力迅速成為推薦系統(tǒng)的核心引擎。在大語(yǔ)言模型興起之前，向量數(shù)據(jù)庫(kù)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于搜索和推薦場(chǎng)景。它通過(guò)將數(shù)據(jù)向量化，實(shí)現(xiàn)對(duì)語(yǔ)義級(jí)別的理解和匹配。然而，隨著ChatGPT等大型模型的出現(xiàn)，人工智能產(chǎn)業(yè)正在經(jīng)歷重塑，同時(shí)也凸顯了向量數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)勢(shì)。大語(yǔ)言模型雖然在知識(shí)廣度方面具有優(yōu)勢(shì)，但對(duì)于領(lǐng)域知識(shí)卻有一定的局限性。而集成向量數(shù)據(jù)庫(kù)的語(yǔ)義搜索和分析能力，則能夠彌補(bǔ)這一缺陷，提升大語(yǔ)言模型的知識(shí)應(yīng)用能力。當(dāng)前，向量數(shù)據(jù)庫(kù)正在加速演進(jìn)，有望使大語(yǔ)言模型在實(shí)際場(chǎng)景中發(fā)揮更大的價(jià)值。圖1 向量數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用流程圖源：https://www.pinecone.io/learn/vector-database/向量數(shù)據(jù)庫(kù)的定義向量數(shù)據(jù)庫(kù)是一類專門存儲(chǔ)向量數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫(kù)。所謂的向量數(shù)據(jù)是由數(shù)值向量組成的數(shù)據(jù)集合，每個(gè)向量由一組有序的數(shù)值組成，這些數(shù)值可以是實(shí)數(shù)或離散值?？梢詫⑵浜?jiǎn)單地理解為一個(gè)矩陣，這些向量通常來(lái)源于各類數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換，如語(yǔ)音、文字、圖片等。在向量數(shù)據(jù)庫(kù)中，主要存儲(chǔ)的是向量數(shù)據(jù)。然而，具體包含哪些數(shù)據(jù)類型還取決于數(shù)據(jù)庫(kù)的設(shè)計(jì)。例如，Milvus不僅僅存儲(chǔ)向量數(shù)據(jù)，還可以存儲(chǔ)大部分關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)內(nèi)容。在人工智能領(lǐng)域，只有將現(xiàn)實(shí)世界中的事物轉(zhuǎn)化為向量，才能進(jìn)行計(jì)算，一切皆可向量化。舉個(gè)例子，“我愛(ài)學(xué)習(xí)”可以被轉(zhuǎn)化為向量表示：我：[0.2,0.35,0.26,...,0.36,0.38,0.53]愛(ài)：[0.7,0.935,0.526,...,0.346,0.238,0.653]學(xué)習(xí)：[0.42,0.635,0.226,...,0.436,0.838,0.0...