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在当下大模型的兴起潮中，向量数据库备受瞩目，被视为大模型发展的关键基础。腾讯云最近发布了一项AI原生向量数据库，名为Tencent Cloud VectorDB。这一数据库可广泛应用于大模型的训练、推理和知识库补充等各种场景，堪称国内首个提供全生命周期AI化支持的向量数据库。然而，向量数据库究竟是什么？它是否具备真正的潜力，还是只是昙花一现？在揭开这个谜题之前，让我们首先了解一下向量数据库的本质。
向量数据库的技术优势使其更适合在AI场景下应用，能够为AI的开发、增强内容生成的准确性提供重要的技术支持。进一步来讲，向量数据库也被看作是大语言模型的记忆与灵魂，对于解决大模型的“幻觉”问题至关重要。
事实上，向量数据库并非新生事物，而是一项早已存在但未曾引起广泛关注的数据库技术。然而，随着向量检索在各种应用场景中变得愈发普遍，向量数据库的真正价值逐渐浮出水面。向量技术和相似度搜索的基础可以追溯到Facebook在2017年开源的Faiss，而Milvus数据库则是基于Faiss的发展而来。全球范围内已有多个向量数据库产品，包括Pinecone、Milvus、Weaviate、Vespa和腾讯云的VectorDB等。
“为什么Facebook早在2017年就能够开源Faiss呢？毫无疑问是真实需求推动的关键创新。腾讯推出Tencent Cloud VectorDB，也是出于自身场景和业务需求，旨在实现对海量非结构化数据的高效存储和管理，为大模型的训练和学习提供数据支持。” 盖国强如是说道。
向量数据库可以被视为一种专用数据库，主要用于AI和机器学习领域。在这些领域，数据通常以向量的形式呈现，可以有效解决文本、图片、音频、视频等非结构化数据存储和查询的难题。在人工智能时代，目前对非结构化数据进行管理和处理的主流方法是利用嵌入模型如RNN或Transformer，将非结构化数据的语义内容转化为多维向量，并直接对这些向量进行存储和处理。
可以说，向量技术的出现为非结构化数据的管理打开了一扇门。从概念上看，向量数据库就是一种能够将数据存储为高维向量的数据库，每个向量包含多个维度，每个维度代表不同的特征或属性。在保障信息完整性的情况下，通过向量嵌入函数精准描写非结构化数据的特征，能够快速完成查询、删除、修改、元数据过滤等操作。因此，与传统关系型数据库相比，向量数据库通过使用向量相似度算法，可以快速且精确地进行相似度检索。
不过，向量数据库的技术优势并不局限于此。在扩展性方面，向量数据库可以轻松地通过添加更多节点来扩展系统性能。在检索规模方面，腾讯云的VectorDB最高支持10亿级向量检索规模，延迟控制在毫秒级，相比传统单机插件式数据库检索规模提升10倍，同时具备百万级每秒查询的峰值能力。此外，向量数据库不仅支持多种类型和格式的向量数据，还支持多种语言和平台的接口及工具。
大模型是基于已有数据训练而得出的，但它们具有一些缺陷，例如知识更新不足和提示词工程复杂等特点。因此，它们在生成内容时容易出现“幻觉效应”。
Zilliz合伙人兼产品负责人郭人通表示，当下“AI幻觉”是大模型的主要问题之一，构建知识库是应对此问题的有效方式，向量数据库可以作为知识库的扩展插件，为大模型提供知识增强的支持。他形象地将大模型比作容易失忆的大脑，而向量数据库则是海马体，因为大模型支持的token数量有限，虽然可以拥有短暂记忆，但容易陷入胡言乱语的情况。如果大模型具备长期记忆，就能更广泛地应用于不同领域。
向量数据库的出现可以在一定程度上弥补大模型的不足之处。通过将向量数据库与大模型结合使用，可以降低大模型训练的成本，提高信息输出的及时性和准确度。最终，大模型和向量数据库的结合将成为一种通用的呈现形式，推动数据库技术走向多样化。
尽管大模型曾经风靡
尽管大模型曾经风靡一时，但现在逐渐降温，行业企业正在更加专注于垂直领域的大模型应用。为了更好地理解行业特定语境和规范，并执行更专业的任务，行业大模型需要对垂直领域的数据进行有针对性的训练和调优。这也正是向量数据库能够发挥真正价值的地方。
向量数据库的发展应当向不同行业的垂直大模型领域迈进，找到更广泛的应用空间。在垂直领域，由于训练数据有限，大模型的知识深度、准确度和时效性亟待提高。通过向量数据库，行业企业可以更科学地构建垂直领域的AI能力，结合大模型和自有知识以及行业专业技巧，加速AI能力在各行各业的下沉应用。
然而，尽管大模型带动了向量数据库的兴起，但向量数据库的商业化和规模化应用前景仍不明朗。一方面，技术进展缓慢，核心技术包括索引、相似度计算和嵌入等早已存在，却未有重大突破。另一方面，向量数据库并非不可替代，因为它的出现促使传统数据库更加重视原生向量词嵌入和向量搜索引擎的研发和应用。
盖国强表示：“尽管向量数据库的未来还不确定，但可以确定的是，它为解决非结构化数据的存储和检索带来了好消息，并在不同应用场景中找到了自己的位置。” 他指出，需求推动产品的发展，而产品也在寻找新的需求。向量数据库已在AI时代找到规模化应用场景，但也会逐渐趋向理性和客观，回归到寻找价值创造的道路上。
综上所述，向量数据库的价值在于提供了一种高效处理非结构化数据的方法，为大模型的发展和应用提供了技术支持。尽管它并非解决所有问题的银弹，但在特定领域的大模型应用中具有巨大潜力。未来，随着技术的不断演进和应用场景的拓展，向量数据库有望成为AI领域的重要基石，为我们带来更多惊喜和创新。
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