什么是向量數(shù)據(jù)庫？

向量數(shù)據(jù)庫的概述：向量數(shù)據(jù)庫是一種數(shù)據(jù)庫，專門設(shè)計(jì)用于存儲(chǔ)和查詢向量數(shù)據(jù)，常用于機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域。向量數(shù)據(jù)庫可以高效地存儲(chǔ)大規(guī)模的向量數(shù)據(jù)，并提供快速的相似性搜索和數(shù)據(jù)分析功能。

向量數(shù)據(jù)庫的優(yōu)勢(shì)在于，可以用向量表示存儲(chǔ)的內(nèi)容，從而實(shí)現(xiàn)快速的推薦查詢。比如圖像和音頻數(shù)據(jù)的特征向量、存儲(chǔ)文本數(shù)據(jù)的嵌入向量、存儲(chǔ)訓(xùn)練數(shù)據(jù)和模型參數(shù)。

基于這些向量，向量數(shù)據(jù)庫還能進(jìn)行相似性搜索，為存儲(chǔ)的內(nèi)容增加關(guān)聯(lián)。

向量數(shù)據(jù)庫和關(guān)系數(shù)據(jù)庫

在關(guān)系數(shù)據(jù)庫中，數(shù)據(jù)以表格的形式存儲(chǔ)，每個(gè)表格被稱為一個(gè)“關(guān)系”。每個(gè)表由列（屬性）和行（記錄）組成，而行中的每個(gè)單元格都包含一個(gè)數(shù)據(jù)值。關(guān)系數(shù)據(jù)庫強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化、一致性和完整性，通常使用SQL（結(jié)構(gòu)化查詢語言）進(jìn)行數(shù)據(jù)的查詢和管理。

向量數(shù)據(jù)庫與關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)庫的關(guān)系在于，它們都是數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，但針對(duì)的數(shù)據(jù)類型和用途不同。關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)庫主要用于存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，而向量數(shù)據(jù)庫則專門用于存儲(chǔ)和查詢向量數(shù)據(jù)。向量數(shù)據(jù)庫支持高效的相似性搜索和向量分析操作，這些在傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫中通常難以實(shí)現(xiàn)。

在實(shí)際應(yīng)用中，向量數(shù)據(jù)庫和關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)庫可以相互補(bǔ)充。例如，一個(gè)系統(tǒng)可能使用關(guān)系數(shù)據(jù)庫來存儲(chǔ)用戶信息、商品信息等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，同時(shí)使用向量數(shù)據(jù)庫來存儲(chǔ)圖像、文本等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的特征向量，以便進(jìn)行高效的相似性搜索和推薦。這種混合使用的方式可以充分利用兩種數(shù)據(jù)庫的優(yōu)勢(shì)，提高系統(tǒng)的整體性能和效率。

向量數(shù)據(jù)庫的市場(chǎng)

全球向量數(shù)據(jù)庫市場(chǎng)的規(guī)模將達(dá)到大約99.5億美元，而中國(guó)市場(chǎng)規(guī)模則約為82.56億元人民幣。這個(gè)市場(chǎng)仍處于發(fā)展初期，但隨著大模型的日趨成熟，越來越多的企業(yè)開始關(guān)注并投入到這個(gè)領(lǐng)域。

目前中國(guó)向量數(shù)據(jù)庫市場(chǎng)只占全球市場(chǎng)的12.74%，但是中國(guó)AI市場(chǎng)能占全球市場(chǎng)的15%，同時(shí)中國(guó)AI市場(chǎng)未來3年的復(fù)合增長(zhǎng)率約為40%，說明向量數(shù)據(jù)庫市場(chǎng)目前是藍(lán)海。

主要玩家方面，騰訊云向量數(shù)據(jù)庫和華為是國(guó)內(nèi)的主要廠商。此外，國(guó)際市場(chǎng)上的主要玩家包括Zilliz、Pinecone等，它們正在與諸如Nvidia、IBM、Microsoft等公司展開合作，并在市場(chǎng)上獲得顯著的投資和認(rèn)可。

向量數(shù)據(jù)庫在2024年被廣泛應(yīng)用于人臉識(shí)別、推薦系統(tǒng)、圖片搜索、視頻指紋、語音處理、自然語言處理、文件搜索等領(lǐng)域。這些應(yīng)用場(chǎng)景顯示了向量數(shù)據(jù)庫在處理圖像、音頻、視頻和文本等復(fù)雜數(shù)據(jù)類型方面的強(qiáng)大能力。

雖然很多企業(yè)都使用向量數(shù)據(jù)庫，但是從技術(shù)角度來看，他們卻是截然不同的玩家。

海外大玩家案例

1.Pinecone

成立于2019年，總部位于紐約。該公司的創(chuàng)始人是Edo Liberty，他在AWS和Yahoo曾擔(dān)任過研究總監(jiān)。Pinecone的成立宗旨是提供構(gòu)建和運(yùn)行最新AI應(yīng)用程序所需的存儲(chǔ)和檢索基礎(chǔ)設(shè)施，目標(biāo)是使這種解決方案適用于各種規(guī)模和AI專業(yè)知識(shí)的工程團(tuán)隊(duì)。

Pinecone在2023年完成了1億美元的B輪融資，由Andreessen Horowitz領(lǐng)投，其他投資者包括ICONIQ Growth、Menlo Ventures和Wing Venture Capital。這輪融資后，Pinecone的估值達(dá)到了7.5億美元。公司計(jì)劃利用這些資金進(jìn)行招聘，預(yù)計(jì)在2023年底前將員工團(tuán)隊(duì)從100人擴(kuò)大到150至200人。Pinecone自2021年推出面向數(shù)據(jù)科學(xué)家的向量數(shù)據(jù)庫以來，隨著AI驅(qū)動(dòng)的語義搜索用例的逐漸興起，公司深刻認(rèn)識(shí)到了向量數(shù)據(jù)庫的價(jià)值。

Pinecone的業(yè)務(wù)遍及多個(gè)行業(yè)和規(guī)模，其客戶包括Shopify、Gong、HubSpot和Zapier等領(lǐng)先公司。公司的使命是為AI提供長(zhǎng)期記憶，其向量數(shù)據(jù)庫作為AI驅(qū)動(dòng)應(yīng)用程序的核心基礎(chǔ)設(shè)施組件，使工程師能夠構(gòu)建快速且可擴(kuò)展的應(yīng)用程序，這些應(yīng)用程序使用AI模型的嵌入，并快速將它們投入生產(chǎn)。

技術(shù)優(yōu)勢(shì)：

Pinecone提供的是一個(gè)云原生的向量數(shù)據(jù)庫，提供了簡(jiǎn)單的API和無需基礎(chǔ)架構(gòu)的優(yōu)勢(shì)，這使得它易于上手和集成到各種應(yīng)用中。這意味著它可以充分利用云服務(wù)的彈性、可伸縮性和管理簡(jiǎn)便性。用戶可以通過簡(jiǎn)單的API調(diào)用在云環(huán)境中快速部署和擴(kuò)展Pinecone服務(wù)。

Pinecone的優(yōu)勢(shì)在于索引技術(shù)很強(qiáng)，能夠快速構(gòu)建大規(guī)模數(shù)據(jù)的索引結(jié)構(gòu)。通過優(yōu)化索引算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了高索引速度和低存儲(chǔ)開銷，確保在處理海量數(shù)據(jù)時(shí)依然能夠保持高效的性能。這對(duì)于AI客戶來說無比重要。

同時(shí)他們還內(nèi)置了多種高效的搜索算法，支持多種數(shù)據(jù)類型和相似性度量方式。無論是文本、圖像還是其他復(fù)雜數(shù)據(jù)，Pinecone都能夠提供精確的搜索結(jié)果，滿足開發(fā)者在各種場(chǎng)景下的需求。允許用戶根據(jù)不同的相似性度量標(biāo)準(zhǔn)（如余弦相似性、歐氏距離等）進(jìn)行查詢。這種靈活性對(duì)于滿足不同應(yīng)用場(chǎng)景的需求至關(guān)重要。

2.IBM Watson.data

Watson.data是IBM的向量數(shù)據(jù)庫，也是 IBM Watsonx 平臺(tái)的核心組成部分，它允許用戶通過單一入口點(diǎn)訪問他們的數(shù)據(jù)，并且可以跨不同的 IT 環(huán)境中運(yùn)行多個(gè)適合用途的查詢引擎。通過工作負(fù)載優(yōu)化，組織可以利用此解決方案將數(shù)據(jù)倉庫的成本降低到一半（多達(dá) 50%）。它還提供內(nèi)置的治理、自動(dòng)化以及與組織現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫和工具的集成，以簡(jiǎn)化設(shè)置和用戶體驗(yàn)。

技術(shù)優(yōu)勢(shì)：

Watsonx.data 的技術(shù)優(yōu)勢(shì)在于其開放的架構(gòu)和強(qiáng)大的集成能力。它支持開放式格式，允許通過單一入口點(diǎn)訪問所有數(shù)據(jù)，并在整個(gè)組織和工作負(fù)載中共享數(shù)據(jù)的單個(gè)副本，無需遷移或重新編目。此外，它與數(shù)據(jù)庫、工具和現(xiàn)代數(shù)據(jù)堆棧集成，可最大限度利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)投資，并支持混合部署選項(xiàng)，可在幾分鐘內(nèi)跨任何云環(huán)境或本地環(huán)境進(jìn)行部署。

Watsonx.data 還特別強(qiáng)調(diào)了其在生成式 AI 的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方面的能力，它能夠高效地為 AI 模型和應(yīng)用程序統(tǒng)一、整理和準(zhǔn)備數(shù)據(jù)。集成矢量化嵌入功能可在您信任的大型已治理數(shù)據(jù)集中支持 RAG 用例規(guī)?；?，同時(shí)通過 AI 驅(qū)動(dòng)的嵌入式語義層加速數(shù)據(jù)訪問并解鎖新的數(shù)據(jù)洞察分析，而無需 SQL。

此外，Watsonx.data的構(gòu)建基于高性能的云原生開源軟件棧，包括在Red Hat OpenShift Container Platform上運(yùn)行的 AI 訓(xùn)練堆棧。這種方法加快了 IBM 訓(xùn)練、微調(diào)和部署尖端 AI 模型的步伐，同時(shí)降低成本與優(yōu)化性能，對(duì)基礎(chǔ)模型進(jìn)行調(diào)整并為其提供服務(wù)。

3.AlloyDB AI

AlloyDB AI 是谷歌推出的一種使用先進(jìn)的向量嵌入和AI技術(shù)改造的PostgreSQL數(shù)據(jù)庫，旨在提高數(shù)據(jù)庫內(nèi)的嵌入生成和向量查詢的速度。理論上來說，它應(yīng)該被稱作是一種向量檢索庫，但是由于嵌入和AI的加持，讓其在作用上可以完美匹配傳統(tǒng)的向量數(shù)據(jù)庫。

技術(shù)優(yōu)勢(shì)：

谷歌通過在AlloyDB AI中集成向量搜索功能，使得開發(fā)人員能夠存儲(chǔ)大型語言模型生成的數(shù)據(jù)，并支持向量搜索操作。這種集成允許開發(fā)人員在托管數(shù)據(jù)庫中使用pgvector擴(kuò)展，從而實(shí)現(xiàn)了高效的向量查詢。

4.Azure Search

微軟的向量數(shù)據(jù)庫技術(shù)主要體現(xiàn)在其Azure搜索服務(wù)中，該服務(wù)支持向量搜索，允許用戶在大型數(shù)據(jù)集中進(jìn)行高效的相似性查詢。

技術(shù)優(yōu)勢(shì)：微軟的向量數(shù)據(jù)庫基于Azure云平臺(tái)構(gòu)建，支持大規(guī)模數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和查詢。它采用了分布式架構(gòu)，能夠在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上分配和執(zhí)行查詢，提高系統(tǒng)的可擴(kuò)展性和性能。

Azure搜索服務(wù)的向量搜索功能允許用戶根據(jù)向量數(shù)據(jù)的特點(diǎn)進(jìn)行高效的相似性查詢。這種能力對(duì)于需要處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)并捕捉數(shù)據(jù)的語義或上下文含義的應(yīng)用程序至關(guān)重要，如自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺、推薦系統(tǒng)等。

微軟的向量數(shù)據(jù)庫能夠處理大規(guī)模實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析和處理，這些技術(shù)可以將工作負(fù)載分配到多個(gè)節(jié)點(diǎn)上，優(yōu)化資源利用率。

微軟的向量數(shù)據(jù)庫與主流機(jī)器學(xué)習(xí)框架（如TensorFlow、PyTorch等）緊密集成，支持機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練和部署的端到端流程。這使得用戶可以輕松地使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型生成的向量數(shù)據(jù)，并利用向量數(shù)據(jù)庫進(jìn)行高效的存儲(chǔ)和查詢。

來源：數(shù)據(jù)猿