2023年大模型的爆發也給資料庫領域帶來了新趨勢，向量資料庫成為資料庫領域的熱門炸雞。 根據 IDC 調查資料，2023 年全球在 AI 技術和服務方面的支出將達到 1540 億美元，到 2026 年將超過 3000 億美元。 其中，向量資料庫為人工智慧的發展和內容生成準確性的提公升提供了重要的技術支撐。
向量資料庫作為受歡迎的炸雞有多火？ 在資本層面，僅在2023年4月，美國兩家向量資料庫公司就獲得了價值超過10億元人民幣的投資。 同時，QDRANT、Chroma、We**IATE相繼獲得融資，成立才幾年的Pinecone宣布完成1億美元B輪融資，估值為75億美元。 此外，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過600億元。
青睞的向量資料庫。
什麼是向量資料庫？ 它是一種儲存系統，專門設計用於儲存和高效檢索向量表示，例如文字資料的詞嵌入或數字表示。 向量資料庫也是乙個儲存庫，用於儲存與單詞或短語關聯的向量，使您可以根據相似性指標快速查詢和比較它們。
向量資料庫的作用是提高對大向量空間的處理效率，同時優化儲存、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資料，因此在大資料時代得到了廣泛的關注和應用。
在向量資料庫備受關注的同時，我們也注意到了2023年人工智慧的爆發式增長，AI與資料庫的融合成為資料庫領域的重要趨勢之一。 人工智慧可以幫助資料庫更好地處理和分析資料，提高資料處理的效率和準確性，人工智慧還可以幫助資料庫更好地支援業務決策，提高企業的競爭力。
為什麼？ 大型語言模型知道上下文在日常人類對話中起著極其重要的作用，幫助人們順利交流並理解他人的話，因此通過將對話編碼為稱為“向量”的數字表示來捕獲語義和語義關係。 這些向量允許模型理解對話發生的上下文，無論是特定的文化上下文、正在討論的主題的上下文還是其他上下文線索。
可以肯定的是，幾乎所有型別的資料庫都在積極向AI靠攏，比如給資料庫新增向量索引，資料庫和AI已經密不可分，AI也迫切需要從非結構化資料中創造價值。
向量資料庫的作用。
由於資訊檢索的延遲，傳統資料庫在專注於自然語言處理的 AI 應用程式中表現不佳。 相比之下，向量資料庫為非結構化資料的儲存和檢索提供了更有效的解決方案。 向量資料庫專注於處理大規模向量資料，具有以下核心功能：
高效檢索：向量資料庫可以根據查詢或相似度指標快速準確地檢索向量表示，確保語言模型能夠快速訪問所需的向量嵌入。
索引和搜尋：通過提供索引和搜尋功能，向量資料庫可以根據各種條件有效地查詢和搜尋向量資料，例如相似性搜尋、最近鄰搜尋或範圍查詢。
可擴充套件性：在設計時考慮到了大規模資料處理，它可以有效地儲存和檢索數百萬甚至數十億個向量。
相似性度量：向量資料庫測量向量之間的相似性或距離，這有助於完成語義相似性比較、聚類和推薦系統等任務。
支援高維向量：適用於處理語言模型中常見的高維向量，可以儲存和檢索複雜的向量表示。
多型別資料儲存：除了核心向量資料外，向量資料庫還可以儲存地理空間資料、文字、要素、使用者配置檔案和向量相關元資料的雜湊值。 但請注意，雖然它可以儲存雜湊值，但設計重點不在於加密雜湊值的管理。
總體而言，向量資料庫在 AI 應用中發揮著關鍵作用，尤其是在需要高效處理非結構化資料的場景下。
資料庫 2024 年趨勢展望。
可以預見，2024年仍將是向量資料庫發展的熱年。 在向量資料庫領域，確實需要跨領域的知識和技能來實現深度學習技術的最佳應用。 這包括對人工智慧的深入了解、資料庫管理方面的專業知識以及資料安全方面的實踐經驗。 儲存在資料庫中的敏感資料的安全性至關重要，尤其是在深度學習技術越來越多地整合到向量資料庫中的情況下。
隨著大型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發展提供了強大的推動力。 這種動力不僅促進了技術的不斷改進，而且加速了不適用技術的淘汰，為新技術的發展和創新提供了空間。
從長遠來看，我們可以預期向量資料庫會隨著時間的推移變得更加成熟和穩定。 同時，他們將能夠為各種應用場景提供更準確、更高效的向量搜尋結果，以滿足不同的業務需求。 這是乙個不斷的技術進步、選擇和優化的過程，預示著向量資料庫領域的光明未來。
除了向量資料庫的發展，我們也注意到國內資料庫的持續崛起。 2023年，全球資料庫行業將在多個方面呈現快速增長。 在產業規模、軟硬體創新、人才生態等方面取得重大進展。 然而，隨著市場的快速增長，競爭也越來越激烈。
儘管國內資料庫與國際頂級品牌在技術和產品上仍有一定的差距，但這種差距正在迅速縮小。 越來越多的國內資料庫廠商開始在國際市場上取得顯著的成績。 例如，人民金倉已與多家海外企業建立了合作關係，並在東南亞和歐洲成功部署和應用。
此外，阿里雲的analyticdb、華為的OpenGauss資料庫、Kuke Data的算力資料雲資料倉儲在國際市場上也取得了重要進展。
這些成功案例充分表明，國產資料庫產品在技術和市場上具有與國際領先品牌競爭的能力。 海外資料庫逐步被國內資料庫取代，不僅是因為國內的需求和推廣，更是因為自身技術實力的不斷完善和進步。
寫在最後。 隨著大型模型的廣泛應用，對向量資料庫的需求持續增長。 普遍的看法是，所有產品應用都值得借助人工智慧技術進行重新設計和優化。 在此背景下，企業越來越關注如何將AI和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時要考慮到企業在實際應用中面臨的挑戰和痛點。 通過向量資料庫，企業可以構建強大且適應性強的技術基礎，為企業順利進入大模型時代提供堅實的支援，幫助企業在AI和大模型浪潮中保持領先地位。