探尋向量數(shù)據(jù)庫(kù)爆火的真相,Zilliz 技術(shù)合伙人帶你解惑

大模型時(shí)代的到來(lái)將向量數(shù)據(jù)庫(kù)的熱度推向了高點(diǎn),在此氛圍下,有人發(fā)出了哲學(xué)家般的一問(wèn):究竟是大模型選擇了向量數(shù)據(jù)庫(kù)還是向量數(shù)據(jù)庫(kù)選擇了大模型?

近期,51 CTO 的【T 前線】欄目邀請(qǐng) Zilliz 合伙人兼技術(shù)總監(jiān)欒小凡以直播的形式進(jìn)行了深度采訪,共同探討“向量數(shù)據(jù)庫(kù)爆火的真相”。

【T 前線】是 51 CTO 內(nèi)容中心專為技術(shù)人物開(kāi)設(shè)的深度訪談欄目之一,通過(guò)邀請(qǐng)技術(shù)界內(nèi)的業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人、資深架構(gòu)師、資深技術(shù)專家等對(duì)當(dāng)下的技術(shù)熱點(diǎn)、技術(shù)實(shí)踐和技術(shù)趨勢(shì)進(jìn)行深度的解讀和洞察,推動(dòng)前沿科技的傳播與發(fā)展。Zilliz 作為向量數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域的領(lǐng)先者,在全球擁有上千家企業(yè)級(jí)用戶,與 NVDIA、OpenAI、Hugging Face、LangChain 及國(guó)內(nèi)各領(lǐng)先大模型建立了深度的合作關(guān)系, 在向量數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域舉足輕重。

以下是本次采訪的重點(diǎn):

欒小凡首先從向量數(shù)據(jù)庫(kù)的誕生講起,他表示,向量數(shù)據(jù)庫(kù)最早誕生于 2019 年,由 Zilliz 公司推出并開(kāi)源了全球首款向量數(shù)據(jù)庫(kù) Milvus。傳統(tǒng)的向量檢索應(yīng)用場(chǎng)景包括了推薦系統(tǒng)、以圖搜圖、問(wèn)答機(jī)器人、內(nèi)容風(fēng)控,面向的主要是具備較強(qiáng) AI 能力和運(yùn)維能力的企業(yè)級(jí)用戶,用戶關(guān)注的主要是查詢能力,性能,大數(shù)據(jù)量下的可擴(kuò)展性,以及可運(yùn)維性、可觀測(cè)性、安全性等企業(yè)級(jí)能力。隨著大模型技術(shù)的蓬勃發(fā)展,向量數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)始進(jìn)入 2.0 時(shí)代,更多的個(gè)人開(kāi)發(fā)者涌入賽道,對(duì)向量數(shù)據(jù)庫(kù)的關(guān)注也逐漸遷移到開(kāi)發(fā)效率、部署簡(jiǎn)單以及面向大模型加強(qiáng)場(chǎng)景的功能需求。

隨后,欒小凡解釋了向量數(shù)據(jù)庫(kù)與 LLM 的關(guān)系,他認(rèn)為,向量數(shù)據(jù)庫(kù)作為大模型實(shí)現(xiàn)的重要補(bǔ)充,可看作大模型的記憶體,為大模型提供檢索和存儲(chǔ)的功能,其價(jià)值不容忽視。對(duì)于向量數(shù)據(jù)庫(kù)而言,其終極武器就是 AI 化,它不僅是 DB for AI 的最佳實(shí)踐,查詢不需要 100% 準(zhǔn)確的特性也使得向量數(shù)據(jù)庫(kù)成為了 AI for DB 的理想試驗(yàn)場(chǎng)。向量數(shù)據(jù)庫(kù)可以無(wú)縫地與 LLM 應(yīng)用集成,提供一站式的數(shù)據(jù)管理和處理解決方案,成為多模態(tài)數(shù)據(jù)之間的重要橋梁。

最后,欒小凡表示,隨著大模型的廣泛應(yīng)用與實(shí)際落地,用戶對(duì)于數(shù)據(jù)庫(kù)的性能、擴(kuò)展性和穩(wěn)定性等方面的需求不斷提升。然而,在眾多向量數(shù)據(jù)庫(kù)中選擇一款最適合自身業(yè)務(wù)的,無(wú)疑是一個(gè)富有意義卻頗具挑戰(zhàn)性的任務(wù)。如果用戶正在尋找一款讓人省心、定價(jià)合理的向量數(shù)據(jù)庫(kù),那么 Zilliz Cloud 無(wú)疑是最佳選擇,其高效穩(wěn)定的特性,絕對(duì)能滿足各項(xiàng)需求。

據(jù)悉,Zilliz Cloud 是基于開(kāi)源 Milvus 的托管云服務(wù),已在國(guó)內(nèi)全面發(fā)布,用戶可以基于向量檢索服務(wù)和大模型 API 快速構(gòu)建自己的 AIGC 應(yīng)用。

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