2023年大模型的爆火，也為資料庫領域帶來新風向，向量資料庫已成為資料庫領域的當紅炸子雞。據IDC調查數據顯示，全球在AI技術和服務上的支出2023年將達到1540億美元，到2026年將超過3000億美元。其中，向量資料庫為AI的開發、增強內容生成的準確性提供了重要技術支撐。
作為當紅炸子雞的向量資料庫究竟火熱到什麽程度？在資本層面，僅2023年4月份便有兩家美國向量資料庫公司獲得價值超過10億元人民幣投資。同時，Qdrant、Chroma、Weaviate先後獲得融資，成立短短幾年的Pinecone宣布1億美元B輪融資，估值達到7.5億美元。此外，東北證券預測，到2030年，全球向量資料庫市場規模有望達到500億美元，國內向量資料庫市場規模有望超600億人民幣。
受寵的向量資料庫
何謂向量資料庫？它其實是一種專門設計用於儲存和高效檢索向量表示的儲存系統，例如單詞嵌入或文本數據的數位表示等向量表示。向量資料庫還是儲存與單詞或短語相關聯的向量的倉庫，可以根據相似性指標快速進行尋找和比較操作。
向量資料庫的作用在於，能夠使大規模向量空間的處理更加高效，同時最佳化了儲存、檢索和比較等操作。在筆者看來，這種新型的資料庫技術，能夠更有效地處理和分析大數據，因此在大數據時代中受到了廣泛的關註和套用。
在向量資料庫受到關註的同時，我們也註意到人工智慧在2023年的爆火，並且，AI與資料庫的融合已經成為資料庫領域的重要趨勢之一。AI可以幫助資料庫更好地處理和分析數據，提高數據處理的效率和準確性，AI也可以幫助資料庫更好地支持業務決策，提高企業的競爭力。
為何？我們知道，在人類日常對話中，語境發揮著極為重要的作用，可以幫助人們順暢地進行交流和理解他人的話語，大語言模型透過對話編碼為一種稱為「向量」的數位表示形式，來捕捉語意和語意的關系。這些向量使得模型能夠理解對話出現的語境，無論是特定的文化背景表達、正在討論的話題背景，還是其他語境線索。
可以肯定的是，幾乎所有型別的資料庫都在積極向AI靠攏，比如在資料庫中添加向量索引，資料庫和AI已經密不可分，AI 也迫切地需要從非結構化數據中創造價值。
向量資料庫的作用
由於傳統資料庫可能導致資訊檢索延遲，它們在以自然語言處理為主的AI套用中表現不佳。相比之下，向量資料庫為非結構化數據的儲存和檢索提供了更高效的解決方案。向量資料庫專註於處理大規模向量數據，具有以下核心功能：
高效檢索：向量資料庫能迅速、準確地根據查詢或相似性指標檢索向量表示，確保語言模型能快速存取所需的向量嵌入。
索引與搜尋：透過提供索引和搜尋功能，向量資料庫可以根據各種標準(如相似性搜尋、最近鄰搜尋或範圍查詢)高效地尋找和搜尋向量數據。
可延伸性：設計上考慮到了大規模數據處理的需要，能高效地儲存和檢索數百萬甚至數十億個向量。
相似度測量：向量資料庫具備測量向量間相似度或距離的功能，這有助於完成如語意相似度比較、聚類和推薦系統等任務。
支持高維向量：適用於處理語言模型中常見的高維向量，可以儲存和檢索復雜的向量表示。
多型別數據儲存：除了核心的向量數據，向量資料庫還能儲存地理空間數據、文本、特征、使用者配置檔以及與向量相關的後設資料的哈希值。但請註意，雖然它能儲存哈希值，但設計重點並非加密哈希值的管理。
總體而言，向量資料庫在AI套用中發揮著關鍵作用，尤其在需要高效處理非結構化數據的場景中表現出顯著優勢。
資料庫2024趨勢展望
可以預見的是，2024年依舊是向量資料庫發展火熱的一年。在向量資料庫領域，要實作深度學習技術的最佳套用，確實需要跨領域的知識和技能。這包括對AI的深入理解、資料庫管理的專業知識，以及在數據安全方面的實踐經驗。在資料庫中儲存的敏感數據，其安全性是至關重要的，尤其是在深度學習技術日益融入向量資料庫的當下。
隨著大模型的快速發展和普及，市場對向量資料庫的需求也在不斷增長。這種需求為向量資料庫技術的進步提供了強大的推動力。這種推動力不僅促使技術的持續完善，還加速了不適宜技術的淘汰，為新技術的發展和創新提供了空間。
從長遠的角度看，我們可以預見向量資料庫將隨著時間的推移而更加成熟和穩定。同時，它們將能夠為各類套用場景提供更精確、高效的向量搜尋結果，滿足不同業務需求。這是一個技術不斷進步、篩選和最佳化的過程，預示著向量資料庫領域的美好未來。
除了向量資料庫的發展外，我們還註意到國產資料庫的不斷崛起。在2023年，全球資料庫產業在多個方面都呈現出快速增長的態勢。無論是產業規模、軟硬體創新，還是人才生態，都取得了顯著的進步。然而，伴隨著市場的快速增長，競爭也日趨激烈。
盡管國產資料庫在技術和產品上與國際頂尖品牌仍存在一定的差距，但這種差距正在迅速縮小。越來越多的國產資料庫廠商開始在國際市場上取得顯著的成績。例如，人大金倉已與多家海外企業建立合作關系，成功地在東南亞和歐洲等地進行了部署和套用。
此外，阿裏雲的分析型資料庫AnalyticDB、華為的openGauss資料庫以及酷克數據的HashData雲數倉等也在國際市場上取得了重要的進展。
這些成功的案例充分表明，國產資料庫產品在技術和市場上已經具備了與國際領先品牌相競爭的能力。國產資料庫逐漸取代海外老牌資料庫並不僅僅是因為國內的需求和推動，更是因為其自身技術實力的不斷提升和進步。
寫在最後
隨著大模型的廣泛套用，業界對向量資料庫的需求也在持續增長。普遍的觀點是，所有產品套用都值得借助AI技術進行重新設計和最佳化。在這樣的背景下，企業越來越重視如何將AI、大模型等先進技術與實際業務相結合。
這就要求向量資料庫在設計之初，就充分考慮到了企業在實際套用中所面臨的挑戰和痛點。透過向量資料庫，使企業可以構建一個強大且適應力強的技術基礎，並為企業順利進入大模型時代提供了堅實的支撐，幫助企業在AI和大模型的浪潮中保持領先地位。
