大模型时代的到来将向量数据库的热度推向了高点，在此氛围下，有人发出了哲学家般的一问：究竟是大模型选择了向量数据库还是向量数据库选择了大模型?
近期，51 CTO 的【T 前线】栏目邀请 Zilliz 合伙人兼技术总监栾小凡以直播的形式进行了 采访，共同探讨“向量数据库爆火的真相”。
【T 前线】是 51 CTO 内容中心专为技术人物开设的 访谈栏目之一，通过邀请技术界内的业务负责人、资深架构师、资深技术专家等对当下的技术热点、技术实践和技术趋势进行 的解读和洞察，推动前沿科技的传播与发展。Zilliz 作为向量数据库领域的领先者，在全球拥有上千家企业级用户，与 NVDIA、OpenAI、Hugging Face、LangChain 及国内各领先大模型建立了 的合作关系， 在向量数据库领域举足轻重。
以下是本次采访的重点：
栾小凡首先从向量数据库的诞生讲起，他表示，向量数据库最早诞生于 2019 年，由 Zilliz 公司推出并开源了全球首款向量数据库 Milvus。传统的向量检索应用场景包括了推荐系统、以图搜图、问答机器人、内容风控，面向的主要是具备较强 AI 能力和运维能力的企业级用户，用户关注的主要是查询能力，性能，大数据量下的可扩展性，以及可运维性、可观测性、安全性等企业级能力。随着大模型技术的蓬勃发展，向量数据库开始进入 2.0 时代，更多的个人开发者涌入赛道，对向量数据库的关注也逐渐迁移到开发效率、部署简单以及面向大模型加强场景的功能需求。
随后，栾小凡解释了向量数据库与 LLM 的关系，他认为，向量数据库作为大模型实现的重要补充，可看作大模型的记忆体，为大模型提供检索和存储的功能，其价值不容忽视。对于向量数据库而言，其终极武器就是 AI 化，它不仅是 DB for AI 的最佳实践，查询不需要 100% 准确的特性也使得向量数据库成为了 AI for DB 的理想试验场。向量数据库可以无缝地与 LLM 应用集成，提供一站式的数据管理和处理解决方案，成为多模态数据之间的重要桥梁。
最后，栾小凡表示，随着大模型的广泛应用与实际落地，用户对于数据库的性能、扩展性和稳定性等方面的需求不断提升。然而，在众多向量数据库中选择一款最适合自身业务的，无疑是一个富有意义却颇具挑战性的任务。如果用户正在寻找一款让人省心、定价合理的向量数据库，那么 Zilliz Cloud 无疑是最佳选择，其高效稳定的特性，绝对能满足各项需求。
据悉，Zilliz Cloud 是基于开源 Milvus 的托管云服务，已在国内全面发布，用户可以基于向量检索服务和大模型 API 快速构建自己的 AIGC 应用。
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