年初至今，ChatGPT及其背后的人工智能（AI）大模型引發(fā)了全球巨頭們之間的新一輪科技競爭。而在這場競賽背后，同樣有一個賽道開始引發(fā)大量關注，即幫助大模型處理非結構化數(shù)據(jù)的向量數(shù)據(jù)庫。類似ChatGPT這樣的AI模型在訓練過程中，需要將輸入數(shù)據(jù)轉化為適合處理的特征表示，通常采用向量形式，以捕捉數(shù)據(jù)的各種屬性和特征。例如，在圖像識別中，將圖像轉化為特征向量，其中每個分量表示圖像中的像素值或其他特征；在自然語言處理中，可以使用向量來表示單詞或文本的特征，以進行文本分類、情感分析等任務。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫通常使用表格結構或關系型模型，無法直接存儲和索引高維度的向量數(shù)據(jù)，從而導致查詢和匹配速度較慢。在當前AI大模型處理數(shù)據(jù)規(guī)模激增的背景下，這個問題變得更加棘手。向量數(shù)據(jù)庫可以直接將數(shù)據(jù)存儲為向量形式，其中每個向量代表一個數(shù)據(jù)對象。向量的維度數(shù)取決于數(shù)據(jù)對象的特征數(shù)，例如，一張圖片可以表示為由像素值組成的向量，一個文本可以表示為由詞頻組成的向量。通過優(yōu)化的數(shù)據(jù)結構和索引算法，向量數(shù)據(jù)庫能夠更有效地存儲和檢索大規(guī)模向量數(shù)據(jù)，并支持高維度向量的相似度搜索和匹配。對于像ChatGPT這樣的大模型，這意味著提供更精確和高效的查詢結果，以及提升問題回答的準確性和響應速度。與此同時，目前的大模型即使采用高效的壓縮編碼方式，也不是無損壓縮，這個過程必然帶來熵減和信息損失。如果將所有信息都編碼到神經(jīng)網(wǎng)絡中，神經(jīng)網(wǎng)絡會變得龐大且參數(shù)規(guī)模巨大，導致運行緩慢。向量數(shù)據(jù)庫為外部存儲提供了一個良好的解決方案。在運行時，如果發(fā)現(xiàn)信息缺失，可以從向量數(shù)據(jù)庫中獲取，幫助大模型具備“長期記憶”，以滿足當前不斷涌現(xiàn)的企業(yè)端對專用數(shù)據(jù)以及個人端對個性化與自動化的需求。目前主流的AI模型，如Transformer、Clip、GPT等，都能將文本、圖像等非結構化數(shù)據(jù)轉化為高維向量。隨著大模型應用場景的擴展，對這些高維向量數(shù)據(jù)的存儲和檢索需求也將顯著推動向量數(shù)據(jù)庫市場的增長。對于現(xiàn)今的開發(fā)者來說，大模型技術的發(fā)展無疑大幅降低了應用開發(fā)的門檻。通過將ChatGPT與向量數(shù)據(jù)庫相結合，編寫提示（prompt），并使用LangChain進行集成，可以在極短的時間內完成項目應用的開發(fā)任務。因此，對于許多企業(yè)而言，受限于自身規(guī)模和盈利壓力，自行維護非結構化數(shù)據(jù)處理、向量數(shù)據(jù)庫的基礎架構是相當困難的，這也讓向量數(shù)據(jù)庫發(fā)展逐漸向云端和邊緣端發(fā)展傾斜。在彈性和可伸縮性方面，云平臺提供了多種不同的部署選項，如公有云、私有云和混合云，使用戶能夠根據(jù)實際需求選擇最適合的部署方式。對于向量數(shù)據(jù)庫而言，這種靈活性意味著可以根據(jù)數(shù)據(jù)敏感性、性能需求和成本考慮進行部署，同時也便于跨地域和跨數(shù)據(jù)中心的部署和管理。同時，云平臺采用按需付費模型，企業(yè)只需根據(jù)實際使用情況支付費用。與自建的數(shù)據(jù)中心相比，使用云化向量數(shù)據(jù)庫可以避免大量的固定成本和維護費用。此外，云平臺還提供了資源優(yōu)化工具和功能，幫助企業(yè)優(yōu)化資源使用，降低成本。總而言之，云化向量數(shù)據(jù)庫為企業(yè)帶來了彈性、高可用性、簡化管理和成本優(yōu)化等優(yōu)勢功能。這使企業(yè)能夠更好地處理大規(guī)模向量數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)的可靠性和可用性，并將更多精力集中在核心業(yè)務和數(shù)據(jù)分析上，推動業(yè)務的發(fā)展和創(chuàng)新。自4月以來，全球多家向量數(shù)據(jù)庫初創(chuàng)公司密集獲得新一輪融資。其中，Pinecone完成了1億美元的B輪融資（投后估值為7.5億美元），Weaviate完成了5000萬美元的B輪融資，Chroma獲得了1800萬美元的種子輪融資，Qdrant獲得了750萬美元的種子融資。國內的相關公司也在陸續(xù)跟進，并公布了相關產(chǎn)品和研發(fā)進展。市場普遍認為，生成式人工智能的出現(xiàn)使得向量數(shù)據(jù)庫迎來了“killer app”時刻，全球向量數(shù)據(jù)庫市場預計將超過500億美元，國內向量數(shù)據(jù)庫市場規(guī)模也有望達到253億-949億元人民幣。然而，總體而言，目前整個市場仍處于從0到1的階段，主要由初創(chuàng)公司主導，真正的競爭可能尚未到來。在這個領域，產(chǎn)品和服務將成為決定性因素。注重技術創(chuàng)新、性能和可擴展性、開發(fā)者友好性、安全和數(shù)據(jù)隱私、合作伙伴關系以及用戶反饋，將是建立行業(yè)競爭優(yōu)勢的關鍵。
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