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一、什么是向量数据库？

 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。 

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 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。

 二、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。

 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。

 三、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。

 总结：

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