向量数据库：大模型AI时代的必备基础设施

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2023-07-27 01:38:25

向量数据库的重要性

随着大规模生成式AI模型的崛起，对向量数据库的需求越来越大。向量数据库具备容纳海量数据、实现准确的相似性搜索和匹配、支持多模态数据处理等特点。

在大模型中，向量数据库的作用是存储和处理向量数据，提供高效的相似度搜索和检索功能。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。向量数据库是行业大模型具备“行业knowhow”能力的必经之路。

当前，向量搜索引擎和向量数据库是两个产品，他们互为支撑。向量搜索引擎可以帮助非结构化数据转化为特征向量，通过向量把结构化数据变得统一化，而向量数据库则用于存储、计算和建立索引。

国内外向量数据库公司

本文介绍了国内外好用、知名的向量数据库公司，包括Pinecone、Weaviate、Chroma、Milvus、Qdrant、Vespa、ArcVector和TencentCloudVectorDB等。

Pinecone是一家成立于美国的向量数据库初创公司，产品名称是PineconeAlternate，被广泛应用于计算机视觉、NLP、推荐系统、搜索引擎、自动驾驶和生物制药等领域。

Weaviate是一款名为WeaviateMongoDB的托管/自托管向量数据库，可存储多达数十亿个向量。Chroma是一个基于向量检索库实现的轻量级向量数据库，易用、轻量、智能。Milvus是一款分布式向量云原生数据库，能提供数百亿条向量数据的毫秒级查询。Qdrant提供用于非结构化数据的开源托班/自托管向量搜索引擎和数据库。Vespa是一款开源的“大数据处理和服务引擎”，由Oath开发。ArcVector是一家成立于中国的AI基础设施公司，旗下有包含ArcNeural在内的多款AI时代的数据产品。TencentCloudVectorDB是从接入层、计算层到存储层提供全生命周期AI化的向量数据库。

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