提起 2023 年的熱詞，必定繞不開(kāi)的是 AIGC、RAG、LLM、向量數(shù)據(jù)庫(kù)……作為 AI 應(yīng)用開(kāi)發(fā)領(lǐng)域的一個(gè)重要轉(zhuǎn)折點(diǎn)年，這一年大語(yǔ)言模型(LLMs)因其卓越的自然語(yǔ)言處理能力而廣受贊譽(yù)，極大地拓寬了機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的場(chǎng)景。開(kāi)發(fā)者們逐漸意識(shí)到，有了 LLMs，他們可以設(shè)計(jì)出更智能、更容易互動(dòng)的應(yīng)用程序。 與此同時(shí)，以 Zilliz Cloud、Milvus 為代表的“向量數(shù)據(jù)庫(kù)”已成為業(yè)界的熱門(mén)話(huà)題，其作為大型模型長(zhǎng)期記憶的角色得到了認(rèn)可。像 RAG(檢索增強(qiáng)生成)模型、智能代理和多模態(tài)檢索等應(yīng)用的興起生動(dòng)地展示了向量數(shù)據(jù)庫(kù)在實(shí)現(xiàn)高效多模態(tài)數(shù)據(jù)檢索、減少大型模型的幻覺(jué)以及補(bǔ)充領(lǐng)域知識(shí)方面的巨大潛力。
此外，2023 年大模型技術(shù)的發(fā)展也帶來(lái)了另一個(gè)重要變化——嵌入提取能力的顯著提升。根據(jù) Huggingface 上的 MTEB排行榜數(shù)據(jù)，像 UAE、VoyageAI、CohereV3 和 bge 這樣的性能領(lǐng)先嵌入模型都在 2023 年發(fā)布。它們的迅速發(fā)展進(jìn)一步增強(qiáng)了向量檢索的有效性，為各種 AI 應(yīng)用提供了更精確、更高效的數(shù)據(jù)處理能力。
當(dāng)然，在這一年中，得益于應(yīng)用場(chǎng)景的演變、資本投資和媒體炒作，向量數(shù)據(jù)庫(kù)已成為一個(gè)廣為人知的技術(shù)術(shù)語(yǔ)。數(shù)十家初創(chuàng)公司進(jìn)入向量數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域，許多傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)始將向量作為一個(gè)重要的數(shù)據(jù)類(lèi)型對(duì)待。然而，隨著知名度的提升，爭(zhēng)議也隨之而來(lái)，激起了關(guān)于專(zhuān)門(mén)向量數(shù)據(jù)庫(kù)必要性的辯論。無(wú)論是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)、NoSQL 還是搜索引擎，在許多情況下似乎都能替代向量數(shù)據(jù)庫(kù)。
回顧完熱鬧的 2023 年，我們來(lái)談?wù)?024年。2024年伊始是個(gè)審視向量數(shù)據(jù)庫(kù)行業(yè)的好時(shí)機(jī)，包括在這一領(lǐng)域中獨(dú)樹(shù)一幟的 Milvus。以下報(bào)告最初是為Milvus社區(qū)內(nèi)部反思而制作的，通過(guò)大模型重新整理，旨在提供對(duì)過(guò)去一年內(nèi)向量數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域真正進(jìn)步和趨勢(shì)的清晰而詳細(xì)的視角。這將幫助 AIGC 應(yīng)用開(kāi)發(fā)者在技術(shù)選擇上做出更有教育意義和戰(zhàn)略性的決策。
【數(shù)說(shuō)Milvus 2023】——數(shù)據(jù)不會(huì)說(shuō)謊
Milvus 是全球第一款向量數(shù)據(jù)庫(kù)，首次開(kāi)源是在 2019 年，以其高可靠性、可擴(kuò)展性、搜索質(zhì)量和性能而聞名。2023 年，見(jiàn)證了 AIGC 應(yīng)用場(chǎng)景的演變所驅(qū)動(dòng)一個(gè)向量數(shù)據(jù)庫(kù)重要的轉(zhuǎn)變，以下是一些最能代表 Milvus 在2023年進(jìn)展的關(guān)鍵數(shù)據(jù)：
0 -滾動(dòng)升級(jí)期間零停機(jī)時(shí)間
對(duì)于許多向量數(shù)據(jù)庫(kù)的新手來(lái)說(shuō)，他們選型的關(guān)注點(diǎn)往往更多地在功能上而非運(yùn)營(yíng)維護(hù)。應(yīng)用開(kāi)發(fā)者通常對(duì)他們的向量數(shù)據(jù)庫(kù)的穩(wěn)定性的關(guān)注比對(duì)事務(wù)性數(shù)據(jù)庫(kù)的需求要低得多，因?yàn)樗麄兊膽?yīng)用程序通常處于非常早期階段。然而，在AIGC 應(yīng)用領(lǐng)域，如果你想在生產(chǎn)環(huán)境中部署你的應(yīng)用程序并實(shí)現(xiàn)最佳用戶(hù)體驗(yàn)，穩(wěn)定性和可維護(hù)性就變得不可或缺。意識(shí)到這一點(diǎn)，Milvus 從 2.2.3 版本開(kāi)始引入了滾動(dòng)升級(jí)，通過(guò)在多個(gè)版本中持續(xù)改進(jìn)，逐漸變得更加穩(wěn)定，并最終實(shí)現(xiàn)了零停機(jī)時(shí)間的滾動(dòng)升級(jí).
3X -生產(chǎn)環(huán)境中的性能提升
向量檢索的性能一直是向量數(shù)據(jù)庫(kù)的關(guān)注焦點(diǎn)。Zilliz 發(fā)布了 VectorDB bench，以幫助測(cè)試不同場(chǎng)景下的向量檢索性能。與過(guò)去的方法不同，VectorDB bench 現(xiàn)在專(zhuān)注于真實(shí)世界的數(shù)據(jù)，包括更接近實(shí)際嵌入模型的數(shù)據(jù)集(如最新的 OpenAI 嵌入和 Clip 數(shù)據(jù)集)、更廣泛的測(cè)試場(chǎng)景(包括過(guò)濾、實(shí)時(shí)更新、刪除)和更大的測(cè)試數(shù)據(jù)集(大多數(shù)當(dāng)前的測(cè)試框架針對(duì)的是小而固定的數(shù)據(jù)點(diǎn)，如果某些 vectordb 在數(shù)據(jù)集上作弊可能會(huì)誤導(dǎo))。
目前，大多數(shù)向量檢索供應(yīng)商提供的解決方案都圍繞開(kāi)源 HNSW 算法的調(diào)整，這在各種生產(chǎn)部署中遇到顯著的性能挑戰(zhàn)，尤其是在涉及高過(guò)濾(超過(guò) 90%)和頻繁刪除的場(chǎng)景中。Milvus 在 2023 年不僅專(zhuān)注于最大化實(shí)驗(yàn)室性能，而且轉(zhuǎn)向解決用戶(hù)生產(chǎn)環(huán)境中的這些真實(shí)世界性能問(wèn)題，在過(guò)濾、流式插入查詢(xún)等實(shí)際生產(chǎn)場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)了 3 倍以上的性能提升。
5% - Beir數(shù)據(jù)集上的召回率提升
Dense Embedding 雖然有效，但在某些場(chǎng)景中依然存在局限性，如搜索特定名稱(chēng)、對(duì)象、某些縮寫(xiě)和短查詢(xún)上下文。Sparse Embeding 在這些情況下可以與 Dense Embedding 互補(bǔ)，結(jié)合 ReRanking，在一些數(shù)據(jù)集上實(shí)現(xiàn)了 5% 的 NDCG@10 提升。 除了搜索質(zhì)量之外，Milvus 還引入了一種基于圖的 Sparse Embedding 檢索解決方案，顯著超過(guò) WAND 等傳統(tǒng)搜索方法。在 NeurIPS BigANN 競(jìng)賽中，Zilliz 員工王子豪提出的名為 Pyanns 的解決方案，并獲得了全球第一的成績(jī)，這個(gè)解決方案也是生產(chǎn) Sparse Sembedding 方案的前身。隨著稀疏嵌入提取模型和Reranker的不斷發(fā)展，向量數(shù)據(jù)庫(kù)中混合查詢(xún)的重要性將越來(lái)越大。(事實(shí)上，盡管 Splade 目前是最佳的稀疏向量提取模型，效果大大超過(guò)了 BM25 的檢索結(jié)果，根據(jù)測(cè)試結(jié)果它可能不久后就不再是最佳的稀疏嵌入模型了。)
10倍-內(nèi)存節(jié)省
在 2023 年，檢索增強(qiáng)生成(RAG)模型被廣泛認(rèn)為是向量數(shù)據(jù)庫(kù)的最主要應(yīng)用之一。在文檔被分割成塊之后，一個(gè)含有 500 個(gè) Token 的 Chunk(通常 1000 字節(jié))會(huì)轉(zhuǎn)換成一個(gè) 1536 維的 float32 向量(通常 6000 字節(jié))，這意味著向量數(shù)據(jù)的體積可能會(huì)超過(guò)原始文檔的大小，給成本帶來(lái)了重大挑戰(zhàn)。
作為第一個(gè)支持基于磁盤(pán)索引的開(kāi)源向量數(shù)據(jù)庫(kù)，Milvus 通過(guò)磁盤(pán)混合存儲(chǔ)實(shí)現(xiàn)了5倍的內(nèi)存節(jié)省。2023 年末的 Milvus 新版本允許通過(guò)內(nèi)存映射文件(MMap)將標(biāo)量和向量數(shù)據(jù)/索引加載到磁盤(pán)，與傳統(tǒng)的內(nèi)存索引相比，這可以實(shí)現(xiàn)超過(guò) 10 倍的內(nèi)存節(jié)省。特別值得注意的是，RAG 應(yīng)用常展現(xiàn)出對(duì)冷熱數(shù)據(jù)不同的使用模式，這使得 MMap 數(shù)據(jù)緩存能力對(duì)于 RAG 應(yīng)用尤其有益。
20次-版本迭代
2023 年對(duì) Milvus 而言是一個(gè)轉(zhuǎn)折性的年份。隨著應(yīng)用場(chǎng)景的顯著演變，Milvus 的設(shè)計(jì)理念也相應(yīng)地發(fā)生了改變。在 2.2.9 版本中引入的動(dòng)態(tài) Schema，標(biāo)志著 Milvus 從優(yōu)先追求絕對(duì)性能向更強(qiáng)調(diào)用戶(hù)友好性的轉(zhuǎn)變。在 2.3 版本中加入了諸如 Upsert、范圍搜索以及余弦相似度等關(guān)鍵特性，均來(lái)自于用戶(hù)的呼聲。整個(gè)年度的 20 次版本更新不僅體現(xiàn)了超過(guò) 300 名社區(qū)開(kāi)發(fā)者的心血，也足以證明了社區(qū)以用戶(hù)為中心的開(kāi)發(fā)模式所帶來(lái)的積極成果。
100萬(wàn)-單個(gè)集群支持的租戶(hù)數(shù)量
在構(gòu)建大模型應(yīng)用時(shí)，多租戶(hù)支持是關(guān)鍵特性，特別是在 RAG 和代理應(yīng)用場(chǎng)景中，用戶(hù)對(duì)數(shù)據(jù)隔離的要求越來(lái)越高。在面向消費(fèi)者(ToC)的環(huán)境下，租戶(hù)數(shù)量可能高達(dá)數(shù)百萬(wàn)，這使得物理數(shù)據(jù)隔離變得不實(shí)際(在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中創(chuàng)建數(shù)百萬(wàn)個(gè)表是不可行的)。為應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)，Milvus 引入了 Partition Key 功能，使得基于 Partition Key 的邏輯隔離和高效數(shù)據(jù)過(guò)濾成為可能。
在面向企業(yè)(ToB)的場(chǎng)景中，租戶(hù)數(shù)量通常在數(shù)萬(wàn)級(jí)別，實(shí)施物理資源隔離策略更加可行和可控。因此，在 2.3.4 版本中，Milvus 對(duì)內(nèi)存管理、協(xié)程處理和 CPU 優(yōu)化進(jìn)行了顯著改進(jìn)。這些改進(jìn)使得在單個(gè)集群中創(chuàng)建數(shù)萬(wàn)個(gè) Collection 變得可行，從而可以使用一個(gè) Collection 一個(gè)租戶(hù)的方式支持多租戶(hù)。
1000萬(wàn)次- Docker鏡像拉取
在 2023 年的最后一天，Milvus 慶祝了一個(gè)引人注目的里程碑：達(dá)到 1000 萬(wàn)次 Docker 鏡像下載。這一成就不僅凸顯了海內(nèi)外開(kāi)發(fā)者對(duì) Milvus 的興趣與日俱增，也強(qiáng)調(diào)了 Milvus 在向量數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域中日益增長(zhǎng)的重要性。作為全球第一個(gè)云原生向量數(shù)據(jù)庫(kù)，Milvus 一直與 Kubernetes 和容器生態(tài)系統(tǒng)緊密結(jié)合。那么未來(lái)呢?很多開(kāi)發(fā)者都會(huì)好奇，向量數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域的下一個(gè)熱點(diǎn)會(huì)是什么?可能是無(wú)服務(wù)器架構(gòu)(Serverless)嗎?這里先賣(mài)個(gè)關(guān)子。
100億-單個(gè)Collection中的實(shí)體數(shù)量
盡管在當(dāng)前的 AI 熱潮中，可擴(kuò)展性可能不是最吸引眼球的部分，但它仍然對(duì)業(yè)務(wù)的成功至關(guān)重要。
以一個(gè)實(shí)例來(lái)說(shuō)明，向量數(shù)據(jù)庫(kù)Milvus就曾用 Milvus 幫助一個(gè)大模型供應(yīng)商從一個(gè)龐大的 100 億數(shù)據(jù)點(diǎn)集合中提取出深層價(jià)值。當(dāng)然，并非所有用戶(hù)的數(shù)據(jù)量都如此龐大，但 Milvus 以強(qiáng)大的可擴(kuò)展性輕松適配不同數(shù)據(jù)體量的用戶(hù)。例如，在面對(duì) 1000 萬(wàn)個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)時(shí)，Milvus 的處理速度堪稱(chēng)“如手指滑過(guò)絲綢般順滑”，為相應(yīng)用戶(hù)業(yè)務(wù)的持續(xù)發(fā)展打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。在面對(duì) 1 億個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)時(shí)，Milvus 可能是唯一一個(gè)能夠有序、靈活處理該規(guī)模的向量數(shù)據(jù)庫(kù)。當(dāng)數(shù)據(jù)點(diǎn)高達(dá) 10 億時(shí)，用戶(hù)往往面臨成本與性能的雙重挑戰(zhàn)，Milvus 則可以通過(guò)多種優(yōu)化方式幫助用戶(hù)解決這一困境。最后，如果大家有誰(shuí)正面臨著處理 100 億數(shù)據(jù)實(shí)體的挑戰(zhàn)——請(qǐng)毫不猶豫地聯(lián)系我們!可以共同探索如何支持和管理上述海量數(shù)據(jù)。
【數(shù)字之外】—— 2023年向量數(shù)據(jù)庫(kù)的新認(rèn)知
除了數(shù)字上的里程碑，2023 年業(yè)務(wù)模式的改變也帶來(lái)了很多定性的認(rèn)知。這些認(rèn)知幫助我們深化了對(duì)向量這種數(shù)據(jù)類(lèi)型的理解，也引導(dǎo)了我們思考向量數(shù)據(jù)庫(kù)未來(lái)的發(fā)展方向。
大模型應(yīng)用仍處于初期階段：避免重蹈智能手機(jī)時(shí)代“手電筒應(yīng)用”的覆轍
回顧移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)早期，許多開(kāi)發(fā)者創(chuàng)建了如手電筒或天氣預(yù)報(bào)等簡(jiǎn)單應(yīng)用，這些應(yīng)用最終被整合到智能手機(jī)操作系統(tǒng)中。如今，大多數(shù) AI 原生應(yīng)用，例如迅速在 GitHub 上獲得 100,000 星的 AutoGPT，并未提供實(shí)際的業(yè)務(wù)價(jià)值，只是一些有價(jià)值的嘗試。這意味著 AIGC 場(chǎng)景對(duì)大模型和向量數(shù)據(jù)庫(kù)的應(yīng)用都處于早期階段，對(duì)今年的向量數(shù)據(jù)庫(kù)使用場(chǎng)景可能只是 AI 原生轉(zhuǎn)型的第一波浪潮，期待真正的殺手級(jí)應(yīng)用出現(xiàn)。
向量數(shù)據(jù)庫(kù)持續(xù)分化
就像數(shù)據(jù)庫(kù)發(fā)展為 OLTP、OLAP 和 NoSQL 等不同類(lèi)型一樣，2023 年的向量數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)始顯示出多樣化的趨勢(shì)。超越傳統(tǒng)的在線(xiàn)服務(wù)范圍，離線(xiàn)分析領(lǐng)域變得更為重要，已經(jīng)有專(zhuān)門(mén)的向量數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)面向數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和分析領(lǐng)域。GPTCache是向量數(shù)據(jù)庫(kù)Milvus在 2023 年開(kāi)源的項(xiàng)目，旨在利用向量檢索 Cache 大模型輸出，這也為向量數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)拓了緩存這一全新的賽道。未來(lái)，向量數(shù)據(jù)庫(kù)Milvus滿(mǎn)懷希望并期待在來(lái)年見(jiàn)證向量數(shù)據(jù)庫(kù)在更多樣化的應(yīng)用場(chǎng)景和設(shè)計(jì)。
向量語(yǔ)意的復(fù)雜性日增
ANN 并非向量數(shù)據(jù)庫(kù)的唯一特性。許多人認(rèn)為，支持最近鄰搜索就足以稱(chēng)之為向量或 AI 原生數(shù)據(jù)庫(kù)。然而，向量所需的操作比想象中更為復(fù)雜。除了標(biāo)量過(guò)濾和混合查詢(xún)外，為 AI 原生應(yīng)用量身定制的數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)支持更復(fù)雜的語(yǔ)義能力，如 NN 過(guò)濾、KNN 聯(lián)接和集群查詢(xún)。
對(duì)于AI原生應(yīng)用而言，高彈性至關(guān)重要，但向量數(shù)據(jù)庫(kù)可能成為瓶頸
像 ChatGPT 這樣的 AI 應(yīng)用，僅兩個(gè)月時(shí)間月活躍用戶(hù)就超過(guò) 1 億，其增長(zhǎng)速度遠(yuǎn)超以往任何業(yè)務(wù)。一旦業(yè)務(wù)開(kāi)始加速增長(zhǎng)，從 100 萬(wàn)到 10 億數(shù)據(jù)點(diǎn)的快速擴(kuò)展至關(guān)重要。AI 應(yīng)用開(kāi)發(fā)者受益于大型模型提供商提供的按需付費(fèi)服務(wù)模式，顯著降低了運(yùn)營(yíng)成本。同樣，以符合這一模式的方式存儲(chǔ)向量數(shù)據(jù)對(duì)開(kāi)發(fā)者有利，使他們能夠更專(zhuān)注于核心業(yè)務(wù)邏輯。與大模型和其他依賴(lài)項(xiàng)不同，向量數(shù)據(jù)庫(kù)本質(zhì)上維護(hù)狀態(tài)，這在可擴(kuò)展性和彈性方面帶來(lái)了更大的挑戰(zhàn)。因此，在選擇向量數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)，彈性和可擴(kuò)展性必須被視為關(guān)鍵因素。
將機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于向量數(shù)據(jù)庫(kù)可以帶來(lái)驚人的高回報(bào)
2023 年，向量數(shù)據(jù)庫(kù)Milvus大力投資 AI4DB，并取得了顯著的回報(bào)。與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)相比，向量數(shù)據(jù)庫(kù)的固有不精確性使其更易于使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行優(yōu)化。向量數(shù)據(jù)庫(kù)Milvus引入了兩個(gè)關(guān)鍵能力：基于機(jī)器學(xué)習(xí)的自動(dòng)參數(shù)調(diào)整索引AutoIndex、基于數(shù)據(jù)聚類(lèi)的數(shù)據(jù)分區(qū)策略，這兩者都顯著提高了 Milvus 企業(yè)版在云上的搜索性能。
開(kāi)源與閉源
在大語(yǔ)言模型領(lǐng)域，OpenAI 和 Claude 的閉源模型目前領(lǐng)先，而開(kāi)源社區(qū)在沒(méi)有相當(dāng)?shù)挠?jì)算資源和數(shù)據(jù)的情況下依然在苦苦掙扎。對(duì)于向量數(shù)據(jù)庫(kù)，開(kāi)源最終將成為用戶(hù)的首選。開(kāi)源意味著更豐富的應(yīng)用場(chǎng)景、更快的迭代和更強(qiáng)大的生態(tài)系統(tǒng)。更重要的是，數(shù)據(jù)庫(kù)是復(fù)雜的系統(tǒng)，不能像大型模型那樣不透明，用戶(hù)必須充分理解數(shù)據(jù)庫(kù)本身才能找到最合理的使用的方式，開(kāi)源的透明度對(duì)于用戶(hù)來(lái)講不僅意味著自由更意味著可控。
新的開(kāi)始
2023 年在大模型的變革中迅速流逝，而向量數(shù)據(jù)庫(kù)的故事似乎才剛剛開(kāi)始。對(duì)于被認(rèn)為是非典型向量數(shù)據(jù)庫(kù)的 Milvus 而言，旅程并不是迷失在AIGC的熱潮中。相反，專(zhuān)注于精心打造產(chǎn)品，識(shí)別并培育最適合的應(yīng)用場(chǎng)景，并致力于服務(wù)理想的用戶(hù)群體。希望對(duì)開(kāi)源的承諾能夠彌合與用戶(hù)之間的距離，讓他們即使在世界的任意一個(gè)角度都能感知到向量數(shù)據(jù)庫(kù)Milvus的善意和工匠精神。
2023年也見(jiàn)證了大量人工智能初創(chuàng)企業(yè)的成立和首輪融資。看到這些開(kāi)發(fā)者的創(chuàng)新令人激動(dòng)，這讓人想起了最初為何投身于向量數(shù)據(jù)庫(kù)這一賽道。2024 年將是這些創(chuàng)新應(yīng)用開(kāi)始真正獲得關(guān)注的一年，不僅吸引融資，還會(huì)吸引真正的付費(fèi)客戶(hù)。這將為這些開(kāi)發(fā)者帶來(lái)一系列全新的要求，因?yàn)闃?gòu)建一個(gè)幾乎不間斷、完全可擴(kuò)展的解決方案至關(guān)重要。
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