矢量数据库是AI时代的新型数据库

各行各业的公司越来越明白，在现在、未来五年、未来20年及以后的时间里，做出数据驱动的决策是竞争的必要条件。数据增长——尤其是非结构化数据增长——超出了图表，最近的市场研究估计，在数据的推动下，全球人工智能(AI)市场将以39.4%的复合年增长率(CAGR)扩张，达到422.37美元到2028年将达到10亿美元。我们无法从即将到来的数据泛滥和人工智能时代中回头。

这一现实隐含着AI可以对海量数据进行有意义的分类和处理，不仅适用于Alphabet、Meta和Microsoft等拥有庞大研发业务和定制AI工具的科技巨头，也适用于普通企业甚至SMB。

精心设计的基于AI的应用程序可以极快地筛选极其庞大的数据集，以产生新的见解并最终推动新的收入流，从而为企业创造真正的价值。但是，如果没有矢量数据库，数据增长就不会真正实现操作化和民主化。这些标志着一种新的数据库管理类别和利用对象存储中未开发的指数级非结构化数据的范式转变。矢量数据库提供了令人麻木的新级别功能，特别是可以搜索非结构化数据，但也可以处理半结构化甚至结构化数据。

深入研究向量并进行搜索

非结构化数据——例如图像、视频、音频和用户行为——通常不适合关系数据库模型；它不能轻易地分为行和列关系。管理非结构化数据的非常耗时、偶然的方法通常归结为手动标记数据（想想视频平台上的标签和关键字）。

标签可能充斥着不太明显的分类和关系。手动标记适用于精确匹配单词和字符串的传统词汇搜索。但是，理解图像或其他非结构化数据的含义和上下文的语义搜索，以及搜索查询，对于手动过程来说几乎是不可能的。

输入嵌入向量，也称为向量嵌入、特征向量或简称为嵌入。它们是数值——某种坐标——代表非结构化数据对象或特征，例如照片的组成部分、个人购买资料的一部分、视频中的选定帧、地理空间数据或任何不适合整齐地放入关系数据库表。这些嵌入使得瞬间、可扩展的“相似性搜索”成为可能。这意味着根据最近的匹配项找到相似的项目。

质量数据-和见解

嵌入本质上是作为AI模型的计算副产品出现的，或者更具体地说，是在非常大的高质量输入数据集上训练的机器或深度学习模型。为了进一步拆分重要的毛发，模型是在数据上运行的机器学习(ML)算法（方法或过程）的计算输出。复杂且广泛使用的算法包括用于计算机视觉的STEGO、用于图像处理的CNN和用于自然语言处理的谷歌BERT。生成的模型将每个非结构化数据转换为浮点值列表——我们的搜索支持嵌入。

因此，训练有素的神经网络模型将输出与特定内容对齐的嵌入，并可用于进行语义相似性搜索。存储、索引和搜索这些嵌入的工具是矢量数据库——专门用于管理嵌入及其独特结构。

市场上的关键是，任何地方的开发人员现在都可以将矢量数据库添加到AI应用程序中，该数据库具有生产就绪功能和对非结构化数据的闪电般快速搜索。这些功能强大的应用程序可以帮助公司实现其业务目标。

矢量数据库策略从对您的业务有意义的用例开始

公司的综合数据战略越来越普遍地包括人工智能，但重要的是要考虑哪些业务部门和用例将受益最大。基于矢量数据库构建的AI应用程序可以分析大量非结构化数据，用于营销、销售、研究和安全目的。推荐系统——包括用户生成的内容推荐、个性化电子商务搜索、视频和图像分析、有针对性的广告、防病毒网络安全、具有改进语言技能的聊天机器人、药物发现、蛋白质搜索和银行反欺诈检测——是首批突出的用例由矢量数据库以速度和准确性很好地管理。

考虑一个电子商务场景，其中有数亿种不同的产品可用。构建推荐引擎的应用程序开发人员希望能够推荐对个人消费者有吸引力的新型产品。嵌入捕获配置文件、产品和搜索查询，搜索将产生最近邻结果，通常以近乎不可思议的方式与消费者兴趣保持一致。

选择专用和开源

一些技术人员扩展了传统的关系数据库以支持嵌入。但是这种添加“向量列”表的通用方法并未针对管理嵌入进行优化，因此将它们视为二等公民。企业受益于专门构建的开源矢量数据库，这些数据库已经成熟到可以以比其他选项更低的成本对更大规模的矢量数据提供更高性能的搜索。

这种专门构建的矢量数据库应该设计为可以轻松地为新兴应用场景合并新索引，并支持灵活扩展到多个节点以适应不断增长的数据量。

当公司采用开源战略时，他们的开发人员可以看到使用工具发生的一切。没有隐藏的代码行。有社区支持。例如，Milvus是Linux基金会的一个人工智能和数据项目，它是一个众所周知的企业首选矢量数据库，由于其充满活力的开源开发而很容易试用。在更广泛的AI生态系统中设想它并为其构建集成工具会更容易。多个SDK和一个API使界面尽可能简单，以便开发人员可以快速上手并尝试使用非结构化数据的想法。

克服未来的挑战

改变范式的新技术不可避免地会带来一些挑战——技术和企业方面的挑战。矢量数据库可以搜索数十亿个嵌入，它们的索引在技术上与关系数据库不同。不出所料，开发矢量索引需要专业知识。考虑到它们的人工智能和机器学习起源，矢量数据库的计算量也很大。大规模解决他们的计算挑战是一个持续发展的领域。

在企业上，帮助业务团队和领导层理解矢量数据库为何以及如何对他们有用仍然是规范其使用的关键部分。矢量搜索本身已经存在了很长一段时间，但规模很小。许多公司并不真正习惯于访问现代矢量数据库提供的那种数据搜索和挖掘能力。团队可能不确定从哪里开始。因此，传达有关它们如何工作以及它们为何带来价值的信息仍然是其创建者的首要任务。