向量数据库：AI赛道的隐秘 “引擎”

更新时间：2024-12-23 15:30  浏览量：1

你是否留意过，在视频平台多看几个舞蹈视频，接下来推送的就全是热舞；网购时瞅见一双心仪鞋子，后续页面便充斥同款推荐。这背后是人工智能推荐算法在 “发力”，可你知道它用了啥 “妙招” 吗？那就是向量数据库，这个名字或许陌生，在资本市场却已是 “香饽饽”。

要懂向量数据库，得先了解大模型的特性 ——“一本正经地胡说八道”，这常被大家用来逗弄大模型。像让它畅想林黛玉西天取经时倒拔垂杨柳，它还真能编出故事。但在专业领域，这可就 “翻车” 了。让AI大模型看病、解读陌生菜谱，大概率得出不靠谱结果，所以得修正AI输出。

通常有两种办法，一是基于人工反馈的强化学习，ChatGPT就用这招。让人类评判生成内容优劣并打分，强化高分内容权重，让AI回答更像人。拿林黛玉例子说，正常人会说 “没听过这故事” 或 “林妹妹没干过这事儿”，把这些反馈给AI学习。

不过为保大模型通用平衡，这招多用于校准一般性回答，难以让AI变身专业能手。要是用于垂直专业领域，就得靠外挂知识库，让AI按需检索。假设有祖传食谱，录入单独数据库再连大模型，有人问中餐，就能直接调取。可传统数据库处理非结构化数据力不从心，像Excel这种简易数据库，处理规整结构化数据在行，面对中餐食谱，尤其食谱是视频、图片形式，就没辙了，而文字、图片、视频、音频等非结构化数据才是当下大数据 “主力军”。

比如博主发向量数据库科普视频，你点赞、收藏、投币、转发，留言、发弹幕，这些都是非结构化数据，大模型学习的多是这类不规则数据。

那大模型咋理解这些数据？靠向量。向量就是一串数字，神奇在能通过 “嵌入（embedding）” 把非结构化数据 “翻译” 成数字，保留所有信息，让AI大模型读懂用于训练推理。

在机器学习和数据科学里，向量是一组数字构成多维数值空间，各维度代表数据特征或属性，图像像素颜色值、文本单词出现频率，借此能把原始数据表示成多维向量。这种方式优势明显，相似内容转成向量后距离近，可用余弦相似性、欧式距离量化相似程度，这让推荐算法超便捷。系统找离它向量近的就行，搜同款、相似图片同理，是不是恍然大悟？

通过向量数学运算，聚类、分类、回归等机器学习算法和数据分析技术轻松实现，把处理图片、视频转化为数学运算，简便快速、通用性强。

理解向量，向量数据库就好懂了，就是存储管理向量数据的库，能高效增删改查。对AI大模型，它有三大关键作用：私域知识、本地存储、长期记忆。

私域知识方面，向量数据库可当大模型外挂知识库，大模型不懂的，能直接检索，无需重新训练，成本低、而速度快，更新数据库还能让知识实时更新。本地存储，就是把数据存本地，不让敏感信息进大模型，防隐私泄露。长期记忆，对比大模型短期记忆特性，大模型上下文窗口由token数量决定，只能记窗口内信息，向量数据库可存所有聊天记录，聊天机器人面向多用户时特实用，随时查询检索，不丢上下文。

向量数据库弥补大模型短板，契合大语言模型应用场景，这是人工智能带火它的原因。那怎么评判向量数据库好坏？有三个衡量标准：检索规模、易用性、稳定性。检索规模像人脑容量体现库大小；易用性关乎使用便捷度；稳定性确保查询结果一致、运行可靠。

人工智能带来重新分工机会。传统行业规则、分工在AI大模型需求下要洗牌，如新能源汽车弯道超车传统燃油车，AI抹平传统行业先发优势，大家重回起跑线，普通人有更多出头机会。

有人说大模型时代所有应用都无望重做，向量数据库已颠覆传统库，下一个被颠覆领域会是啥？欢迎评论区留言。