2023年大模型的爆发也给数据库领域带来了新趋势，向量数据库成为数据库领域的热门炸鸡。 根据 IDC 调查数据，2023 年全球在 AI 技术和服务方面的支出将达到 1540 亿美元，到 2026 年将超过 3000 亿美元。 其中，向量数据库为人工智能的发展和内容生成准确性的提升提供了重要的技术支撑。
矢量数据库作为受欢迎的炸鸡有多火？ 在资本层面，仅在2023年4月，美国两家向量数据库公司就获得了价值超过10亿元人民币的投资。 同时，QDRANT、Chroma、We**IATE相继获得融资，成立才几年的Pinecone宣布完成1亿美元B轮融资，估值为75亿美元。 此外，到2030年，全球矢量数据库市场规模有望达到500亿美元，国内矢量数据库市场规模有望超过600亿元。
青睐的向量数据库。
什么是向量数据库？ 它是一种存储系统，专门设计用于存储和高效检索向量表示，例如文本数据的词嵌入或数字表示。 向量数据库也是一个存储库，用于存储与单词或短语关联的向量，使您可以根据相似性指标快速查找和比较它们。
向量数据库的作用是提高对大向量空间的处理效率，同时优化存储、检索和比较等操作。 在笔者看来，这种新型的数据库技术能够更有效地处理和分析大数据，因此在大数据时代得到了广泛的关注和应用。
在向量数据库备受关注的同时，我们也注意到了2023年人工智能的爆发式增长，AI与数据库的融合成为数据库领域的重要趋势之一。 人工智能可以帮助数据库更好地处理和分析数据，提高数据处理的效率和准确性，人工智能还可以帮助数据库更好地支持业务决策，提高企业的竞争力。
为什么？ 大型语言模型知道上下文在日常人类对话中起着极其重要的作用，帮助人们顺利交流并理解他人的话，因此通过将对话编码为称为“向量”的数字表示来捕获语义和语义关系。 这些向量允许模型理解对话发生的上下文，无论是特定的文化上下文、正在讨论的主题的上下文还是其他上下文线索。
可以肯定的是，几乎所有类型的数据库都在积极向AI靠拢，比如给数据库添加向量索引，数据库和AI已经密不可分，AI也迫切需要从非结构化数据中创造价值。
向量数据库的作用。
由于信息检索的延迟，传统数据库在专注于自然语言处理的 AI 应用程序中表现不佳。 相比之下，矢量数据库为非结构化数据的存储和检索提供了更有效的解决方案。 向量数据库专注于处理大规模向量数据，具有以下核心功能：
高效检索：向量数据库可以根据查询或相似度指标快速准确地检索向量表示，确保语言模型能够快速访问所需的向量嵌入。
索引和搜索：通过提供索引和搜索功能，向量数据库可以根据各种条件有效地查找和搜索向量数据，例如相似性搜索、最近邻搜索或范围查询。
可扩展性：在设计时考虑到了大规模数据处理，它可以有效地存储和检索数百万甚至数十亿个向量。
相似性度量：向量数据库测量向量之间的相似性或距离，这有助于完成语义相似性比较、聚类和推荐系统等任务。
支持高维向量：适用于处理语言模型中常见的高维向量，可以存储和检索复杂的向量表示。
多类型数据存储：除了核心向量数据外，向量数据库还可以存储地理空间数据、文本、要素、用户配置文件和向量相关元数据的哈希值。 但请注意，虽然它可以存储哈希值，但设计重点不在于加密哈希值的管理。
总体而言，向量数据库在 AI 应用中发挥着关键作用，尤其是在需要高效处理非结构化数据的场景下。
数据库 2024 年趋势展望。
可以预见，2024年仍将是向量数据库发展的热年。 在向量数据库领域，确实需要跨领域的知识和技能来实现深度学习技术的最佳应用。 这包括对人工智能的深入了解、数据库管理方面的专业知识以及数据安全方面的实践经验。 存储在数据库中的敏感数据的安全性至关重要，尤其是在深度学习技术越来越多地集成到向量数据库中的情况下。
随着大型模型的快速发展和普及，市场对向量数据库的需求也在不断增长。 这种需求为向量数据库技术的发展提供了强大的推动力。 这种动力不仅促进了技术的不断改进，而且加速了不适用技术的淘汰，为新技术的发展和创新提供了空间。
从长远来看，我们可以预期矢量数据库会随着时间的推移变得更加成熟和稳定。 同时，他们将能够为各种应用场景提供更准确、更高效的向量搜索结果，以满足不同的业务需求。 这是一个不断的技术进步、选择和优化的过程，预示着向量数据库领域的光明未来。
除了向量数据库的发展，我们也注意到国内数据库的持续崛起。 2023年，全球数据库行业将在多个方面呈现快速增长。 在产业规模、软硬件创新、人才生态等方面取得重大进展。 然而，随着市场的快速增长，竞争也越来越激烈。
尽管国内数据库与国际顶级品牌在技术和产品上仍有一定的差距，但这种差距正在迅速缩小。 越来越多的国内数据库厂商开始在国际市场上取得显著的成绩。 例如，人民金仓已与多家海外企业建立了合作关系，并在东南亚和欧洲成功部署和应用。
此外，阿里云的analyticdb、华为的OpenGauss数据库、Kuke Data的算力数据云数据仓库在国际市场上也取得了重要进展。
这些成功案例充分表明，国产数据库产品在技术和市场上具有与国际领先品牌竞争的能力。 海外数据库逐步被国内数据库取代，不仅是因为国内的需求和推广，更是因为自身技术实力的不断完善和进步。
写在最后。 随着大型模型的广泛应用，对向量数据库的需求持续增长。 普遍的看法是，所有产品应用都值得借助人工智能技术进行重新设计和优化。 在此背景下，企业越来越关注如何将AI和大模型等先进技术与实际业务相结合。
这就要求向量数据库在设计时要考虑到企业在实际应用中面临的挑战和痛点。 通过向量数据库，企业可以构建强大且适应性强的技术基础，为企业顺利进入大模型时代提供坚实的支持，帮助企业在AI和大模型浪潮中保持领先地位。