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最近，又一个概念火了——向量数据库。
随着大模型带来的应用需求提升，4月以来多家海外知名向量数据库创业企业传出融资喜讯。
4月28日，向量数据库平台Pinecone宣布获得1亿美元（约7亿元）B轮融资；4月22日，向量数据库平台Weaviate宣布获得5000万美元（约3.5亿元）B轮融资；4月6日Chroma获1800万美元种子轮融资；4月19日Qdrant获750万美元种子轮融资。
国内方面，星环科技、北交所云创数据等公司的股价连续异动，其中云创数据自底部以来股价已接近翻倍。
7月4日，腾讯云正式发布向量数据库Tencent Cloud VectorDB，预计8月上线腾讯云官网。
一连串的市场动作，都展示了向量数据库的爆红。那么，什么是向量数据库，到底有啥用？
什么是向量数据库？
当你在网上看到一张壁纸，你想知道这是哪个国家的美景，却不知道如何搜索；或者，在阅读一篇文章时，你想深入了解这个话题，寻找更多的观点和资料，却不知道该如何精确描述。
这时，你需要的是一个能够理解你的意图，为你提供最相关的结果，让你轻松找到你想要的信息的工具。
这就是向量数据库（Vector Data Base），它就像一个超级大脑，帮助你解决这些问题。
所谓向量数据库，是一种专门用于存储、 管理、查询、检索向量的数据库，可以把复杂的非结构化数据通过向量化，处理统一成多维空间里的坐标值。
目前，向量数据库主要应用于人工智能、机器学习、数据挖掘等领域。
具体来看，向量数据库被广泛地用于大模型训练、推理和知识库补充等场景：
●支撑训练阶段海量数据的分类、去重和清洗，给大模型的训练降本增效；
●通过新数据的带入，帮助大模型提升处理新问题的能力，突破预训练带来的知识时间限制，避免大模型出现幻觉；
●提供一种私有数据连接大模型的方式，解决私有数据注入大模型带来的安全和隐私问题，加速大模型在产业落地。
简而言之，向量数据库可以解决大模型预训练成本高、没有“长期记忆”、知识更新不足、提示词工程复杂等问题，突破大模型在时间和空间上的限制，加速大模型落地行业场景。
向量数据库的发展
在向量数据库出现之前，大家普遍使用的是关系型数据库，如MySQL、Oracle等，这些数据库以表格的形式存储数据，适合存储结构化数据。但对于非结构化数据，如文本、图像、音频等，处理起来就相对困难。
此外，关系型数据库在处理大规模数据时，性能会下降，不适合大数据处理。这就像是在一个拥挤的图书馆里找一本书，你知道它在哪个书架上，但是找到它还需要花费大量的时间。
而向量数据库和传统数据库的不同点在于，向量数据库处理的是各种AI应用产生的非结构化数据，通过近似查进行模糊匹配，输出的是概率上的提供相对最符合条件的答案，而非精确的标准答案。
举例来说，传统数据库做图片检索可能是通过关键词去搜索，向量数据库是通过语义搜索图片中相同或相近的向量并呈现结果。理论是向量之间的距离越接近，就说明语意越接近，效果也有最相似。
随着时间的推移，向量数据库开始在不同的领域和应用中不断成长和进化。从20世纪90年代末到2000年初，美国国立卫生研究院和斯坦福大学都开始使用向量数据库。
2005年到2015年间，随着基因研究的深入和加速，向量数据库也在并行中增长，像UniVec 数据库这样的工具在2017年就已经被广泛使用，它们在基因序列比对、基因组注释等领域发挥了重要作用。
2017年和2019年之间，向量数据库开始爆炸式增长，它被应用于自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等领域。这些领域都需要处理大量和多样化的数据，并从中提取有价值的信息。
向量数据库通过使用诸如余弦相似度、欧氏距离、Jaccard 相似度等度量方法，以及诸如倒排索引、局部敏感哈希、乘积量化等索引技术，实现了高效和准确的向量检索。
目前各大厂商使用的推荐系统、以图搜图、哼唱搜歌、问答机器人等应用，其内核都是向量数据库。
在今年，向量数据库开始被用于与大语言模型结合的应用。
它为大语言模型提供了一个外部知识库，使得大语言模型可以根据用户的查询，在向量数据库中检索相关的数据，并根据数据的内容和语义来更新上下文，从而生成更相关和准确的文本。
这些大语言模型通常使用 神经网络来学习文本数据中隐含的规律和结构，并能够生成流畅和连贯的文本。
向量数据库 过使用诸如BERT、GPT等预训练模型将文本转换为向量，并使用诸如FAISS、Milvus等开源平台来构建和管理向量数据库。
总体而言，向量数据库成功地解决了很多挑战，并为人们带来了很多价值。
针对传统关系型数据库难以处理的大规模数据、低时延高并发检索、模糊匹配等领域，向量数据库通过数据的向量化来满足特定需求，尤其适用于人工智能领域。
让行业大模型具备know how能力
随着AI大模型的崛起，向量数据库的爆红也就不难理解。
一是，在现实世界里，非结构化数据是“主流”。根据Gartner的数据，非结构化数据占企业生成的新数据比例高达90％，并且增长速度比结构化数据快三倍。
而生成式AI大模型进一步带来了非结构化数据的暴增，也相应推动了对向量数据库的需求。
向量数据库的一大优势在于，能够通过机器学习方法处理和理解来自不同源的多种模态信息，如文本、图像、音频和视频等。
二是，越来越多的大模型从业者认为，所有的行业都值得被AI重新做一遍。
因此，建立在不同行业的垂直大模型，成为大家的切入点，而向量数据库是行业大模型具备“行业knowhow”能力的必经之路。
这背后是，AI大模型的产生，需要经历大量反复的训练和调试。虽然通用AI大模型能回答一般性问题，但在垂直领域服务中，其知识 、准确度和时效性有限。
而利用向量数据库结合大模型和自有知识资产，可以构建垂直领域的AI能力。向量数据库存储和处理向量数据，提供高效的相似度搜索和检索功能。
正如东北证券观点，AI化的本质则是向量化，向量化计算成本高昂，海量的高维向量势必需要专门的数据库进行存储和处理，向量数据库应运而生。
向量数据库在拓展AI全新应用场景的同时，也将对传统数据库产品形成替代，进而成为AI时代的Killer App。
目前，向量数据库是一个亟待引爆的蓝海市场。
据公开资料显示，向量数据库市场空间巨大，尚处于从0-1阶段，预测到2030年，全球向量数据库市场规模有望达到500亿美元，国内向量数据库市场规模有望超过600亿人民币。
未来随着生成式AI大模型开发量和使用量的增长，向量数据库的应用有望快速增长。
而国内外众多玩家如传统数据库厂商、初创数据库厂商、云厂商、跨界厂商等都已跃跃欲试，提前开始布局向量数据库，做好了应对AI大模型时代的准备。
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