一文秒懂向量數據庫
向量數據庫的崛起向量數據庫最初是為了解決大規模數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。隨著互聯網時代海量數據的爆炸式增長，傳統搜索引擎在處理這些數據時顯得力不從心，而向量數據庫憑借其高效的數據表達和檢索能力迅速成為推薦系統的核心引擎。在大語言模型興起之前，向量數據庫已經被廣泛應用于搜索和推薦場景。它通過將數據向量化，實現對語義級別的理解和匹配。然而，隨著ChatGPT等大型模型的出現，人工智能產業正在經歷重塑，同時也凸顯了向量數據庫的優勢。大語言模型雖然在知識廣度方面具有優勢，但對于領域知識卻有一定的局限性。而集成向量數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，向量數據庫正在加速演進，有望使大語言模型在實際場景中發揮更大的價值。圖1 向量數據庫應用流程圖源：https://www.pinecone.io/learn/vector-database/向量數據庫的定義向量數據庫是一類專門存儲向量數據的數據庫。所謂的向量數據是由數值向量組成的數據集合，每個向量由一組有序的數值組成，這些數值可以是實數或離散值。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據的轉換，如語音、文字、圖片等。在向量數據庫中，主要存儲的是向量數據。然而，具體包含哪些數據類型還取決于數據庫的設計。例如，Milvus不僅僅存儲向量數據，還可以存儲大部分關系型數據庫中的數據內容。在人工智能領域，只有將現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...