當下，大模型的火熱已成為行業(yè)共識，從時間線上看，2022年12月大模型實現(xiàn)破圈爆火，2023年3月，因NVIDIA CEO 黃仁勛在NVIDIA GTC Keynote 中首次提及向量數(shù)據(jù)庫，強調(diào)其在構(gòu)建專有大型語言模型的組織中的重要性，行業(yè)內(nèi)部人士逐漸意識到，向量數(shù)據(jù)庫可以支持大模型進行信息召回，彌補大模型長期沒有記憶等問題，拓寬大模型邊界。

近日，騰訊云發(fā)布AI 原生（AI Native）向量數(shù)據(jù)庫Tencent Cloud VectorDB。該數(shù)據(jù)庫能夠被廣泛應(yīng)用于大模型的訓練、推理和知識庫補充等場景，是國內(nèi)首個從接入層、計算層、到存儲層提供全生命周期AI化的向量數(shù)據(jù)庫。自2019年開始在內(nèi)部PCG業(yè)務(wù)團隊進行孵化，目前已應(yīng)用在了騰訊視頻、QQ瀏覽器、QQ音樂等多款產(chǎn)品中。

何為向量？機器學習與數(shù)據(jù)科學中，向量代表一組數(shù)字，構(gòu)成多維數(shù)值空間。向量的每個維度代表該空間的一個不同的特征或?qū)傩?，如文本中每個詞的出現(xiàn)頻率等。通過對向量進行數(shù)學運算，可以實現(xiàn)各種機器學習算法和數(shù)據(jù)分析技術(shù)。單就數(shù)據(jù)而言，只有向量化之后的數(shù)據(jù)才能被AI模型所分析。向量數(shù)據(jù)庫是一種專門用于存儲和管理向量數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫。

(資料圖片僅供參考)

行業(yè)內(nèi)將大模型稱為“大腦”，向量數(shù)據(jù)庫則是其“海馬體”。騰訊云數(shù)據(jù)庫副總經(jīng)理羅云表示，團隊內(nèi)部有一個共識——如果你看好AI，你就可以看好向量數(shù)據(jù)庫。因為在AI市場中，大模型有兩大限制——一個是時間上，一個是空間上。前者因客戶希望使用最新數(shù)據(jù)進行訓練，后者系客戶不愿將私域數(shù)據(jù)放在公開場合進行大模型訓練。而這兩方面問題，向量數(shù)據(jù)庫都可以解決。

相對于大模型的高調(diào)火熱，向量數(shù)據(jù)庫更多在靜悄悄地發(fā)生迭代。近一個月內(nèi)，向量數(shù)據(jù)庫迎來融資潮，Qdrant、Chroma、Weaviate先后獲得融資，Pinecone宣布1億美元B輪融資，估值達到7.5億美元。東北證券預(yù)測，到2030年，全球向量數(shù)據(jù)庫市場規(guī)模有望達到500億美元，國內(nèi)向量數(shù)據(jù)庫市場規(guī)模有望超600億人民幣。

羅云透露，目前每天不止一到兩位客戶會前來咨詢向量數(shù)據(jù)庫什么時候能夠給他們使用。整體來講大家對向量數(shù)據(jù)庫的關(guān)注度、對它需求的迫切度都很高。

但需注意的是，從技術(shù)與行業(yè)層面，向量數(shù)據(jù)庫仍面臨幾方面的挑戰(zhàn)。其一是向量化數(shù)據(jù)有著高昂的計算成本，尋求存儲成本替代是必要的。該部分成本主要來自數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取和向量化表示的生成，涉及大量復(fù)雜數(shù)學運算，消耗大量的計算資源和時間。

對此，羅云對第一財經(jīng)記者表示，數(shù)據(jù)庫主要解決低成本存儲數(shù)據(jù)與高效檢索數(shù)據(jù)的問題，向量數(shù)據(jù)庫也一樣。目前主要在檢索層面成本非常高昂，業(yè)界目前有幾種解決方案，其一是在算法層面進行優(yōu)化，其二是通過云上資源調(diào)度體系，用更合適的資源對底層算力成本做更好的補充。

但成本層面，短期內(nèi)，羅云判斷不會發(fā)生數(shù)量級的差異，更多會發(fā)生在應(yīng)用性方面，推動數(shù)據(jù)庫與云資源體系結(jié)合，讓產(chǎn)品更穩(wěn)定，實現(xiàn)單價成本有20%~30%的提升。

第二方面的挑戰(zhàn)是平臺產(chǎn)品與開源社區(qū)之間的關(guān)系。向量化技術(shù)并非新鮮事物，目前已十分成熟，并存在大量開源解決方案，在不同的領(lǐng)域也存在不同的向量化方案，如目前存在Zilliz等做開源向量數(shù)據(jù)庫的公司。

對于大平臺與開源社區(qū)之間的關(guān)系，羅云對第一財經(jīng)記者表示，目前國內(nèi)外在云計算領(lǐng)域的發(fā)展階段不同，國內(nèi)場景更多的企業(yè)對公有云持有觀望態(tài)度，這樣的背景下，更多客戶對數(shù)據(jù)類產(chǎn)品相對謹慎，因此公有云廠商提供的數(shù)據(jù)服務(wù)相對而言更有競爭力。

廣發(fā)證券計算機團隊表示，在過去AI模型訓練數(shù)據(jù)量較小、數(shù)據(jù)類型單一的情況下，向量數(shù)據(jù)庫可應(yīng)用的場景較小。自2017年Transformer模型推出后，各科技廠商開始大語言模型的探索，對于向量數(shù)據(jù)庫的需求開始形成規(guī)模。但向量數(shù)據(jù)庫適于AI大模型非結(jié)構(gòu)化場景，市場需求尚處于初期，中遠期規(guī)模還不到夸張之時。

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