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在此之前向量数据库经历了几年的沉寂期现在似乎终于乘着ChatGPT的东风成为资本的“宠儿”。然而一年狂飙之后市场逐渐退潮因此有人质疑向量数据库又凉了
判断一条赛道是否真的有潜力资本的注入虽是前提但更重要的还有市场的态度。大模型应用的逐步落地于向量数据库而言无疑是最好的催熟剂。
然而任何新技术的到来都需要更长的时间才能得到市场的接受。
一份关于向量数据库的市场研究是随着AI应用场景加速落地据西南证券分析预计2025年向量数据库渗透率约为30%其中中国向量数据库市场规模约为82.56亿元。而据中国信通院测算到2025年中国数据库市场规模将达688亿元。这意味着两年后向量数据库在中国的渗透率将超过10%。
在国内不少数据库厂商都在尝试推出向量数据库产品然而从市场验证阶段走向实现盈利中间还需要一段更漫长的时间。向量数据库究竟是虚火过旺还是星辰大海在向量数据库这条赛道能否看到更远的未来 向量数据库刚刚开始
向量数据库顾名思义是一种专门处理向量数据的数据库。在传统的关系型数据库中数据通常以表格形式存储而向量数据库则将非结构化数据如文本、图像、音频等转换为向量形式进行存储。这种数据表示方法使得向量数据库能够高效地处理大规模、高维度的数据集为AI提供了强大的计算基础。
如果说数据库是数据的“硬盘”那么向量数据库就是更适合AI体质的“硬盘”其“AI原生”的体质具体表现在以下几个方面。
首先是更高的效率。AI算法要从图像、音频和文本等海量的非结构化数据中学习提取出以向量为表示形式的“特征”以便模型能够理解和处理。因此向量数据库比传统基于索引的数据库有明显优势。
其次更低的成本。大模型要从一种新技术转化为产业价值必须达到合理的投入产出比而向量数据库可以有效减少存储和计算成本。一个公开数据是通过腾讯云向量数据库QQ音乐人均听歌时长提升3.2%、腾讯视频有效曝光人均时长提升1.74%、QQ浏览器成本降低37.9%就在于检索效率、运行稳定性、运营效率、推荐算法等有了较大的提升。
第三更强的数据安全。企业想做大模型还要确保数据的隐私安全就必须与数据库产品做好配合这给向量数据库的本地部署带来了广阔的需求。
第四更大的扩展性。随着大模型走向行业应用垂直领域的AI用例不断增多汹涌的数据洪潮和存算任务会带来大量向量搜索的需求。而向量数据库嵌入向量的长度不受限制具有良好的扩展性可以根据AI用例和模型而变化更好地处理大规模数据集。
从大模型技术标杆的OpenAI发布的GPT-4o和即将发布的GPT-5消息来看以及国内外商业化大模型的进展来看大模型的技术路线还没有发生颠覆性的变革因此落地应用还是需要向量检索和向量数据库。
由此可见向量数据库与AI的关系紧密相连。在大模型兴起之前传统数据库已经在不断尝试与AI结合主要涉及以下几个方向数据存储与管理、数据清洗与预处理、数据检索与查询、数据集成与共享、数据安全与隐私保护。随着大模型的兴起可以看到在这些方向上数据库与AI间的关联比以往任何时候都要密切。
此外AI 大模型的兴起还为数据库注入了预测估算的能力。AI模型可以通过学习历史数据和模式对未来的趋势和结果进行预测和估算。传统数据库可以集成AI模型实现对数据的预测分析。这使得数据库可以不仅提供对历史数据的查询和分析还能够提供对未来数据的预测和估算结果帮助用户做出更准确的决策。
总的来说几乎所有类型的数据库都在积极向AI靠拢比如在数据库中添加向量索引数据库和AI已经密不可分两者相辅相成共同推动着技术的进步和应用的拓展。 两大新势力云是方向
传统数据库厂商不必多说既有相应的能力建设也有一定的客户基础推出相关产品是必然。一些在AI领域积淀已久的科技大厂如谷歌、微软、Meta、百度等大厂都有向量数据库的技术积累也都可以向外输出相关能力和产品。
除了这些常规面孔向量数据库市场也吸引了新的参与者。作为这一轮大模型投资热和创业热的主要目标之一向量数据库领域诞生了不少创新创业公司。比如AI创业新秀Pinecone就是闭源的领跑者凭借良好的开箱即用的产品体验获得了非常大的增长B轮估值达到7.5亿美元。其他竞争者大多建立在开源项目的基础上。
不过作为创业公司长期盈利能力还有待验证。一个主要原因是客户大多是尝鲜、实验性质。
企业需要先将非结构化的私密数据放入一个小的模型中进行数据转化即数据向量化产生一个向量的矩阵再存储到向量数据库里来供大模型学习和检索。这个过程涉及大量的工程化会耗费企业许多开发人员、时间成本一开始可能会因为AI大模型很火而对向量数据库产生兴趣但能否真正在业务中落地还是个未知数。因此长期付费意愿还有较大的不确定性。
另一股积极参与的新势力就是公有云厂商。
从2017年到2019年于向量数据库的发展而言是一段更为重要的时间。腾讯云、百度智能云、京东科技等也恰都是在这个时间段将向量数据库的相关组件应用到具体的业务之上。
实际上这段时间所对应的背景也正是非结构化数据需求的激增。
一个具有代表性的事件是2017年短视频的爆火催生了新媒体行业各种结构数据也随之出现。这一现象就导致了不同结构数据的处理需求。
除此之外京东、腾讯和百度的内部产品也有更多类似的需求。而向量化引擎也正是从这一时间点开始萌芽。
事实上不是所有企业都有能力自建大模型所需要的基础设施通过MaaS模型即服务业务来训练应用大模型是更灵活的选择。此外很多政企客户往往会选择公有云或行业云来满足其业务需求对云数据库的关注度和接受度上升而这些用户在探索大模型时会倾向于以整体解决方案的形式来交付这就给了云厂商参与到此赛道机会同时也要求云厂商提供向量数据库的全栈支持。
如今头部云厂商基本建立了全生命周期AI化的向量数据库。有数据显示企业原先接入一个大模型需要花1个月左右时间使用某公有云的向量数据库后3天时间即可完成极大降低了企业的接入成本。
更何况前不久火山引擎、阿里云、百度智能云等都围绕大模型API价格打起了互相抄底的“价格战”意味着AI创新门槛的降低而AI应用市场的用户规模扩大也会带动向量数据库的使用需求。
综合来看整个云AI市场的格局还在快速变化之中风物长宜放眼量AI Native的向量数据库前景仍然值得期待。 向量数据库展望AGI时代
从某种程度上而言无论是向量数据库还是大模型归根结底大家在追捧它时的心态焦虑大于需求。而这种焦虑则来源于“害怕被落下”。
大模型、多模态等新技术、新应用的出现正在迅速刷新着人们对AGI时代的期待仿佛它下一刻就会到来。
而向量数据库的热潮在一定程度上“外化”了人们的焦虑。但这并不能否定向量数据库的实际价值甚至更长远的价值。
虽然目前向量数据库仍处于发展初期但可以确定的是向量数据库与大模型一定是捆绑关系。因此未来其演进方向也一定随着大模型能力的演进而发生变化。
腾讯云数据库副总经理罗云认为向量数据库帮助大模型解决在专有领域知识不足的问题。通用大模型是基于海量的互联网业务和数据去训练的但对于一些细分的垂直行业缺少知识。而向量数据库可以帮助企业打通企业私有知识库和大模型的连接帮助企业更好地利用大模型等AI新技术去实现企业的降本增效推动企业从“数字化”到“数智化”的跃升这就是向量数据库在AI时代的重要的定位和价值。 而在具体的演进方向上向量数据库一定会考虑多模态数据的表达以及数据的智能化管理。
首先在大模型应用百花齐放的背景下向量数据库对于多模态数据的处理意义变得十分重要。
罗云进一步举例比如某教育客户把一些线下的教育课程甚至老师上课的教育提纲全部作为向量存储到腾讯云的向量数据库里。当家长想要去咨询某节课老师讲了什么就可以把存储在向量数据库里面内容检索出来再交给大模型按照人们能理解的语言来回答这就将向量数据库与大模型进行了很好的匹配。
如果没有向量数据库参与以及没有合理的多模态数据处理方式这种情况下是无法查询出这些数据的。
但随着多模态数据规模上的提升另一个问题也随之出现。不同数据库中数据如何将其统一管理并让数据流通起来这就涉及到的智能化管理也是向量数据库未来的发力点。
向量数据库作为处理多样性和复杂性数据挑战的得力工具为各行业提供了高效、灵活的数据管理解决方案。其高维索引、相似性查询、向量聚合等特点使其在推荐系统、搜索引擎、社交媒体分析、生物信息学和图像视频分析等多个领域得到了成功应用。
不可否认向量数据库的未来既蕴含着广阔的发展空间也面临着诸多挑战。得益于大模型火热向量数据库已逐渐成为资本市场的青睐之选。在未来的AGI道路上向量数据库仍需要砥砺前行。 【关于科技云报到】
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