一文秒懂向量數(shù)據庫
向量數(shù)據庫的崛起向量數(shù)據庫最初是為了解決大規(guī)模數(shù)據的相似性搜索和推薦問題而設計的，比較著名的有Annoy和FAISS等。隨著互聯(lián)網時代海量數(shù)據的爆炸式增長，傳統(tǒng)搜索引擎在處理這些數(shù)據時顯得力不從心，而向量數(shù)據庫憑借其高效的數(shù)據表達和檢索能力迅速成為推薦系統(tǒng)的核心引擎。在大語言模型興起之前，向量數(shù)據庫已經被廣泛應用于搜索和推薦場景。它通過將數(shù)據向量化，實現(xiàn)對語義級別的理解和匹配。然而，隨著ChatGPT等大型模型的出現(xiàn)，人工智能產業(yè)正在經歷重塑，同時也凸顯了向量數(shù)據庫的優(yōu)勢。大語言模型雖然在知識廣度方面具有優(yōu)勢，但對于領域知識卻有一定的局限性。而集成向量數(shù)據庫的語義搜索和分析能力，則能夠彌補這一缺陷，提升大語言模型的知識應用能力。當前，向量數(shù)據庫正在加速演進，有望使大語言模型在實際場景中發(fā)揮更大的價值。圖1 向量數(shù)據庫應用流程圖源：https://www.pinecone.io/learn/vector-database/向量數(shù)據庫的定義向量數(shù)據庫是一類專門存儲向量數(shù)據的數(shù)據庫。所謂的向量數(shù)據是由數(shù)值向量組成的數(shù)據集合，每個向量由一組有序的數(shù)值組成，這些數(shù)值可以是實數(shù)或離散值。可以將其簡單地理解為一個矩陣，這些向量通常來源于各類數(shù)據的轉換，如語音、文字、圖片等。在向量數(shù)據庫中，主要存儲的是向量數(shù)據。然而，具體包含哪些數(shù)據類型還取決于數(shù)據庫的設計。例如，Milvus不僅僅存儲向量數(shù)據，還可以存儲大部分關系型數(shù)據庫中的數(shù)據內容。在人工智能領域，只有將現(xiàn)實世界中的事物轉化為向量，才能進行計算，一切皆可向量化。舉個例子，“我愛學習”可以被轉化為向量表示：我：[0.2,0.35,0.26,...,0.36,0.38,0.53]愛：[0.7,0.935,0.526,...,0.346,0.238,0.653]學習：[0.42,0.635,0.226,...,0.436,0.838,0.0...