年初至今，ChatGPT及其背后的人工智能（AI）大模型引发了全球巨头们之间的新一轮科技竞争。而在这场竞赛背后，同样有一个赛道开始引发大量关注，即帮助大模型处理非结构化数据的向量数据库。类似ChatGPT这样的AI模型在训练过程中，需要将输入数据转化为适合处理的特征表示，通常采用向量形式，以捕捉数据的各种属性和特征。例如，在图像识别中，将图像转化为特征向量，其中每个分量表示图像中的像素值或其他特征；在自然语言处理中，可以使用向量来表示单词或文本的特征，以进行文本分类、情感分析等任务。传统数据库通常使用表格结构或关系型模型，无法直接存储和索引高维度的向量数据，从而导致查询和匹配速度较慢。在当前AI大模型处理数据规模激增的背景下，这个问题变得更加棘手。向量数据库可以直接将数据存储为向量形式，其中每个向量代表一个数据对象。向量的维度数取决于数据对象的特征数，例如，一张图片可以表示为由像素值组成的向量，一个文本可以表示为由词频组成的向量。通过优化的数据结构和索引算法，向量数据库能够更有效地存储和检索大规模向量数据，并支持高维度向量的相似度搜索和匹配。对于像ChatGPT这样的大模型，这意味着提供更精确和高效的查询结果，以及提升问题回答的准确性和响应速度。与此同时，目前的大模型即使采用高效的压缩编码方式，也不是无损压缩，这个过程必然带来熵减和信息损失。如果将所有信息都编码到神经网络中，神经网络会变得庞大且参数规模巨大，导致运行缓慢。向量数据库为外部存储提供了一个良好的解决方案。在运行时，如果发现信息缺失，可以从向量数据库中获取，帮助大模型具备“长期记忆”，以满足当前不断涌现的企业端对专用数据以及个人端对个性化与自动化的需求。目前主流的AI模型，如Transformer、Clip、GPT等，都能将文本、图像等非结构化数据转化为高维向量。随着大模型应用场景的扩展，对这些高维向量数据的存储和检索需求也将显著推动向量数据库市场的增长。对于现今的开发者来说，大模型技术的发展无疑大幅降低了应用开发的门槛。通过将ChatGPT与向量数据库相结合，编写提示（prompt），并使用LangChain进行集成，可以在极短的时间内完成项目应用的开发任务。因此，对于许多企业而言，受限于自身规模和盈利压力，自行维护非结构化数据处理、向量数据库的基础架构是相当困难的，这也让向量数据库发展逐渐向云端和边缘端发展倾斜。在弹性和可伸缩性方面，云平台提供了多种不同的部署选项，如公有云、私有云和混合云，使用户能够根据实际需求选择最适合的部署方式。对于向量数据库而言，这种灵活性意味着可以根据数据敏感性、性能需求和成本考虑进行部署，同时也便于跨地域和跨数据中心的部署和管理。同时，云平台采用按需付费模型，企业只需根据实际使用情况支付费用。与自建的数据中心相比，使用云化向量数据库可以避免大量的固定成本和维护费用。此外，云平台还提供了资源优化工具和功能，帮助企业优化资源使用，降低成本。总而言之，云化向量数据库为企业带来了弹性、高可用性、简化管理和成本优化等优势功能。这使企业能够更好地处理大规模向量数据，提高数据的可靠性和可用性，并将更多精力集中在核心业务和数据分析上，推动业务的发展和创新。自4月以来，全球多家向量数据库初创公司密集获得新一轮融资。其中，Pinecone完成了1亿美元的B轮融资（投后估值为7.5亿美元），Weaviate完成了5000万美元的B轮融资，Chroma获得了1800万美元的种子轮融资，Qdrant获得了750万美元的种子融资。国内的相关公司也在陆续跟进，并公布了相关产品和研发进展。市场普遍认为，生成式人工智能的出现使得向量数据库迎来了“killer app”时刻，全球向量数据库市场预计将超过500亿美元，国内向量数据库市场规模也有望达到253亿-949亿元人民币。然而，总体而言，目前整个市场仍处于从0到1的阶段，主要由初创公司主导，真正的竞争可能尚未到来。在这个领域，产品和服务将成为决定性因素。注重技术创新、性能和可扩展性、开发者友好性、安全和数据隐私、合作伙伴关系以及用户反馈，将是建立行业竞争优势的关键。
加载中,请稍侯......