摘要：未來企業(yè)之間的競爭將更加集中在數(shù)據上，誰能夠更好地利用數(shù)據，誰就有可能在未來的競爭中取勝。而看好AI，就應該看好向量數(shù)據庫，這是騰訊云的邏輯。------騰訊云數(shù)據庫副總經理羅云
昨天，騰訊云在北京召開發(fā)布會，宣布重新定義向量數(shù)據庫，并發(fā)布了國內首個AI原生的向量數(shù)據庫Tencent Cloud VectorDB。
先來快速了解下騰訊云重新定義向量數(shù)據庫的思考維度：
圖片來自，發(fā)布會現(xiàn)場拍攝。
騰訊云提出，向量數(shù)據庫不僅應該支持自然語言查詢，更應將AI算法深度融合至計算層、存儲層和數(shù)據庫引擎中，從而提升AI原生應用的開發(fā)效率。
關于騰訊云對向量數(shù)據庫的重新定義，你有什么看法？在老魚看來，是具有創(chuàng)新性的，該定義把AI與數(shù)據庫技術深度融合，涉及到自然語言查詢，以及深度結合AI的數(shù)據算子和存儲優(yōu)化，這些都為處理大規(guī)模非結構化數(shù)據帶來了新的可能性。
此次重新定義的價值表現(xiàn)在兩個方面。首先，這提供了一種全新的AI應用開發(fā)解決方案。通過自然語言查詢和AI算法的深度結合，可以極大提高開發(fā)效率。其次，利用存儲優(yōu)化和AI的輔助，可以顯著降低存儲成本并提高數(shù)據處理效率。
向量數(shù)據庫及其核心工作原理
在ChatGPT火起來之前，可能90%的吃瓜群眾都不知道向量數(shù)據庫為何物？如今，如果你還不知道向量數(shù)據庫，那就out啦。因為，幾乎所有由大語言模型（LLM）驅動的 AI產品或技術都使用了向量數(shù)據庫，向量數(shù)據庫是AI的基礎設施。
那么，向量數(shù)據庫究竟是什么？通俗地講，是一種幫助機器學習模型在海量數(shù)據中找到相似樣本的技術。這可能聽起來有些抽象，那就讓老魚用一個例子來解釋一下。
假設一個圖書館就是一個數(shù)據庫，而書就是數(shù)據庫中的數(shù)據。在傳統(tǒng)的數(shù)據庫中，我們通過書名、作者、出版日期等關鍵詞去搜索我們想要的書籍。這個過程類似于我們在數(shù)據庫中通過關鍵詞檢索需要的數(shù)據。
然而，向量數(shù)據庫的運作機制又是怎樣的呢？在一個"向量"圖書館中，假設你不僅想找到一本特定的書，你還想找到所有和這本書類似的書，例如內容、風格、主題都相似的書。這在傳統(tǒng)圖書館中可能是一項極具挑戰(zhàn)的任務，因為這需要逐一瀏覽和對比每一本書的內容。
然而，在"向量"圖書館中，每本書都會被轉換成一個向量，它像書的指紋，包含了書的所有特征信息。然后，我們可以通過計算這些向量之間的距離或相似度，找到與特定書最相似的其他書籍。這就是向量數(shù)據庫的核心工作原理。
例如， "I like to eat pizza" 這句話，在我們人類的眼中極為簡單，但在計算機眼中，它會被解構成每一個單詞對應的向量。如下：
有趣的是，語義相似的句子會對應到相似的向量。就像我們經常玩的魔方，可以通過轉動、找到與目標向量近似的向量。
在現(xiàn)實中，向量數(shù)據庫被廣泛應用在AI和機器學習領域，特別是在處理和查詢大量高維向量數(shù)據的場景，如人臉識別，語音識別，商品推薦等等。通過向量數(shù)據庫，我們可以在海量數(shù)據中，快速有效地找到相似的向量，從而提高檢索的效率和精度。這種能力不僅極大地推動了AI技術的實用化，也使得我們的生活變得更加便捷和個性化。
向量數(shù)據庫與大模型、生成式人工智能的邏輯關系
我們再來看一看向量數(shù)據庫與大模型以及生成式人工智能的邏輯關系。
應用開發(fā)者如何使用向量數(shù)據庫和大模型處理和查詢過程？通常，這個過程包括文本分割、Embedding轉換、向量存儲、問題查詢、向量檢索、最后到大模型的推理。
老魚盡量把復雜的技術講得簡單一些，向量數(shù)據庫就像是一個擁有極為豐富藏書的圖書館，大模型則好比一位擁有專業(yè)圖書館管理員，總能在海量的書籍中迅速找到讀者所需的信息。而生成式人工智能，就像是一位敏捷的作家，能基于圖書館中已有的信息創(chuàng)作出全新的作品。
騰訊云重新定義了向量數(shù)據庫的概念，他們認為向量數(shù)據庫不僅是一個數(shù)據的存儲庫，同時也是一種關鍵的訓練工具。
這個定義的核心在于，向量數(shù)據庫能顯著提升生成式人工智能的輸出質量，同時拓寬了大模型的時間和空間邊界，解決了大模型對于新信息的無知和可能的隱私泄露問題。
眾所周知，現(xiàn)在的大模型，如GPT-4，其訓練數(shù)據截止日期是2021年9月，那么對于此后的事情，它是一無所知的。然而，向量數(shù)據庫有能力存儲最新的信息，從而填補這個漏洞。
同時，通過在本地存儲向量數(shù)據，向量數(shù)據庫能有效地防止了大模型可能導致的隱私泄露風險，這無疑是今天許多企業(yè)和組織極為關心的問題。
騰訊云向量數(shù)據庫能不能打？
評估一個向量數(shù)據庫能不能打，通常需要考量多個關鍵因素：性能、可靠性、易用性、擴展性、成本效益，以及AI和機器學習的集成等。
1、性價比：向量數(shù)據庫應當保證良好的性能，同時盡量降低存儲和計算成本。
2、成熟度與可靠性：一個高質量的向量數(shù)據庫應該提供穩(wěn)定可靠的服務，即使在面臨大規(guī)模并發(fā)查詢時也能保持高可用性，并且在硬件出現(xiàn)故障時能夠保證數(shù)據的持久性。
3、易用性：一個高質量的向量數(shù)據庫應該是簡單易用的，包括簡單快速的數(shù)據插入、查詢和刪除流程，同時提供易于理解和使用的API。此外，對于各種常見的數(shù)據格式和編程語言的支持也是必要的。
4、AI和機器學習的集成：對于AI原生向量數(shù)據庫，其是否能夠深度集成AI和機器學習算法，并提供豐富的AI功能，也是評價其成敗的一個重要指標。
……
接下來，讓我們看一下騰訊云Tencent Cloud VectorDB展示的一些核心亮點數(shù)據：
高吞吐：最高支持10億級向量檢索規(guī)模, 相比單機插件式索引規(guī)模提升10倍；具備百萬級每秒查詢（QPS）的峰值能力；
低延遲：P99響應延遲20ms
高可用：基于騰訊集團大規(guī)模運營積累，日均處理萬億次請求，現(xiàn)網運營可用性指標達到99.99%
彈性擴展一站式向量檢索數(shù)據庫 ：Embedding+檢索集成方案，數(shù)據嵌入AI效率提升10倍
向量化能力（embedding）：多次獲得權威機構認可，2021年曾登頂MS MARCO榜單第一、相關成果已發(fā)表于NLP頂會EMNLPACL。
低成本：將騰訊云向量數(shù)據庫用于大模型預訓練數(shù)據的分類、去重和清洗相比傳統(tǒng)方式可以實現(xiàn)10倍效率的提升，如果將向量數(shù)據庫作為外部知識庫用于模型推理，則可以將成本降低2—4個數(shù)量級。
……
這些指標意味著怎樣的水平？90%的吃瓜群眾可能沒有概念，那就讓我們深入解析一下。
騰訊云數(shù)據庫副總經理羅云接受老魚采訪時，他表示，Tencent Cloud VectorDB在業(yè)界處于已經位居第一梯隊領先位置，其性能和谷歌的AI檢索引擎相媲美，，遠超一些開源的解決方案。比如：簡單的FAISS庫應用可能在數(shù)十萬到百萬級別，而插件式+單機能夠達到幾百萬，到億級別就比較少了。
羅云進一步表示，Tencent Cloud VectorDB在接入層支持自然語言查詢，在計算層，通過AI算子替代企業(yè)尋找/調優(yōu)AI算法，將接入工期從1個月縮短到3天。在存儲層，融合智能壓縮算法，把向量存儲成本降低50%。
在接受采訪時，羅云還分享了一份有趣的數(shù)據：與傳統(tǒng)流程相比，使用Tencent Cloud VectorDB可以實現(xiàn)10倍的性能提升。在傳統(tǒng)開發(fā)流程中，AI應用的開發(fā)者需要花費大量時間進行數(shù)據處理、模型選取、向量化等步驟。而在Tencent Cloud VectorDB的幫助下，這些步驟可以大大簡化，使開發(fā)者可以在更短的時間內完成工作。
羅云對向量數(shù)據庫的市場前景表達了樂觀的看法，隨著AI技術的快速發(fā)展，他預計向量數(shù)據庫有望在NoSQL領域或整個數(shù)據庫領域占據重要的位置。
最后，對于Tencent Cloud VectorDB的目標客戶，羅云表示主要是需要使用大模型和處理大量數(shù)據的企業(yè)，特別是那些在AI，機器學習，搜索和推薦系統(tǒng)等領域有大量應用的公司。
而Tencent Cloud VectorDB的出現(xiàn)，無疑為這些企業(yè)提供了一種新的選擇。從性能、可靠性和成本效益來看，Tencent Cloud VectorDB有明顯優(yōu)勢。那么，騰訊云向量數(shù)據庫能否吸引大量的企業(yè)用戶，從而改變現(xiàn)有的云數(shù)據庫市場競爭格局，我們拭目以待。
文/老魚
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