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最近#xff0c;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#xff0c;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#xff0c;向量数据库平台Pinecone宣布获得1亿美元#xff08;约7亿元#xff09;B轮融资又一个概念火了——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深度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深度、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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