向量数据库：高效存储与查询向量数据的利器

什么是向量数据库？

向量数据库的概述：向量数据库是一种数据库，专门设计用于存储和查询向量数据，常用于机器学习和数据科学领域。向量数据库可以高效地存储大规模的向量数据，并提供快速的相似性搜索和数据分析功能。

向量数据库的优势在于，可以用向量表示存储的内容，从而实现快速的推荐查询。比如图像和音频数据的特征向量、存储文本数据的嵌入向量、存储训练数据和模型参数。

基于这些向量，向量数据库还能进行相似性搜索，为存储的内容增加关联。

向量数据库和关系数据库

在关系数据库中，数据以表格的形式存储，每个表格被称为一个“关系”。每个表由列（属性）和行（记录）组成，而行中的每个单元格都包含一个数据值。关系数据库强调数据的结构化、一致性和完整性，通常使用SQL（结构化查询语言）进行数据的查询和管理。

向量数据库与关联数据库的关系在于，它们都是数据库管理系统，但针对的数据类型和用途不同。关联数据库主要用于存储结构化数据，而向量数据库则专门用于存储和查询向量数据。向量数据库支持高效的相似性搜索和向量分析操作，这些在传统的关系数据库中通常难以实现。

在实际应用中，向量数据库和关联数据库可以相互补充。例如，一个系统可能使用关系数据库来存储用户信息、商品信息等结构化数据，同时使用向量数据库来存储图像、文本等非结构化数据的特征向量，以便进行高效的相似性搜索和推荐。这种混合使用的方式可以充分利用两种数据库的优势，提高系统的整体性能和效率。

向量数据库的市场

全球向量数据库市场的规模将达到大约99.5亿美元，而中国市场规模则约为82.56亿元人民币。这个市场仍处于发展初期，但随着大模型的日趋成熟，越来越多的企业开始关注并投入到这个领域。

目前中国向量数据库市场只占全球市场的12.74%，但是中国AI市场能占全球市场的15%，同时中国AI市场未来3年的复合增长率约为40%，说明向量数据库市场目前是蓝海。

主要玩家方面，腾讯云向量数据库和华为是国内的主要厂商。此外，国际市场上的主要玩家包括、等，它们正在与诸如、IBM、等公司展开合作，并在市场上获得显著的投资和认可。

向量数据库在2024年被广泛应用于人脸识别、推荐系统、图片搜索、视频指纹、语音处理、自然语言处理、文件搜索等领域。这些应用场景显示了向量数据库在处理图像、音频、视频和文本等复杂数据类型方面的强大能力。

虽然很多企业都使用向量数据库，但是从技术角度来看，他们却是截然不同的玩家。

海外大玩家案例

1.

成立于2019年，总部位于纽约。该公司的创始人是Edo ，他在AWS和Yahoo曾担任过研究总监。的成立宗旨是提供构建和运行最新AI应用程序所需的存储和检索基础设施，目标是使这种解决方案适用于各种规模和AI专业知识的工程团队。

在2023年完成了1亿美元的B轮融资，由 领投，其他投资者包括 、Menlo 和Wing 。这轮融资后，的估值达到了7.5亿美元。公司计划利用这些资金进行招聘，预计在2023年底前将员工团队从100人扩大到150至200人。自2021年推出面向数据科学家的向量数据库以来，随着AI驱动的语义搜索用例的逐渐兴起，公司深刻认识到了向量数据库的价值。

的业务遍及多个行业和规模，其客户包括、Gong、和等领先公司。公司的使命是为AI提供长期记忆，其向量数据库作为AI驱动应用程序的核心基础设施组件，使工程师能够构建快速且可扩展的应用程序，这些应用程序使用AI模型的嵌入，并快速将它们投入生产。

技术优势：

提供的是一个云原生的向量数据库，提供了简单的API和无需基础架构的优势，这使得它易于上手和集成到各种应用中。这意味着它可以充分利用云服务的弹性、可伸缩性和管理简便性。用户可以通过简单的API调用在云环境中快速部署和扩展服务。

的优势在于索引技术很强，能够快速构建大规模数据的索引结构。通过优化索引算法和数据结构，实现了高索引速度和低存储开销，确保在处理海量数据时依然能够保持高效的性能。这对于AI客户来说无比重要。

同时他们还内置了多种高效的搜索算法，支持多种数据类型和相似性度量方式。无论是文本、图像还是其他复杂数据，都能够提供精确的搜索结果，满足开发者在各种场景下的需求。允许用户根据不同的相似性度量标准（如余弦相似性、欧氏距离等）进行查询。这种灵活性对于满足不同应用场景的需求至关重要。

2.IBM .data

.data是IBM的向量数据库，也是 IBM 平台的核心组成部分，它允许用户通过单一入口点访问他们的数据，并且可以跨不同的 IT 环境中运行多个适合用途的查询引擎。通过工作负载优化，组织可以利用此解决方案将数据仓库的成本降低到一半（多达 50%）。它还提供内置的治理、自动化以及与组织现有数据库和工具的集成，以简化设置和用户体验。

技术优势：

.data 的技术优势在于其开放的架构和强大的集成能力。它支持开放式格式，允许通过单一入口点访问所有数据，并在整个组织和工作负载中共享数据的单个副本，无需迁移或重新编目。此外，它与数据库、工具和现代数据堆栈集成，可最大限度利用现有数据投资，并支持混合部署选项，可在几分钟内跨任何云环境或本地环境进行部署。

.data 还特别强调了其在生成式 AI 的数据存储方面的能力，它能够高效地为 AI 模型和应用程序统一、整理和准备数据。集成矢量化嵌入功能可在您信任的大型已治理数据集中支持 RAG 用例规模化，同时通过 AI 驱动的嵌入式语义层加速数据访问并解锁新的数据洞察分析，而无需 SQL。

此外，.data的构建基于高性能的云原生开源软件栈，包括在Red Hat 上运行的 AI 训练堆栈。这种方法加快了 IBM 训练、微调和部署尖端 AI 模型的步伐，同时降低成本与优化性能，对基础模型进行调整并为其提供服务。

3. AI

AI 是谷歌推出的一种使用先进的向量嵌入和AI技术改造的数据库，旨在提高数据库内的嵌入生成和向量查询的速度。理论上来说，它应该被称作是一种向量检索库，但是由于嵌入和AI的加持，让其在作用上可以完美匹配传统的向量数据库。

技术优势：

谷歌通过在 AI中集成向量搜索功能，使得开发人员能够存储大型语言模型生成的数据，并支持向量搜索操作。这种集成允许开发人员在托管数据库中使用扩展，从而实现了高效的向量查询。

4.Azure

微软的向量数据库技术主要体现在其Azure搜索服务中，该服务支持向量搜索，允许用户在大型数据集中进行高效的相似性查询。

技术优势：微软的向量数据库基于Azure云平台构建，支持大规模数据的存储和查询。它采用了分布式架构，能够在多个节点上分配和执行查询，提高系统的可扩展性和性能。

Azure搜索服务的向量搜索功能允许用户根据向量数据的特点进行高效的相似性查询。这种能力对于需要处理非结构化数据并捕捉数据的语义或上下文含义的应用程序至关重要，如自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。

微软的向量数据库能够处理大规模实时数据分析和处理，这些技术可以将工作负载分配到多个节点上，优化资源利用率。

微软的向量数据库与主流机器学习框架（如、等）紧密集成，支持机器学习模型训练和部署的端到端流程。这使得用户可以轻松地使用机器学习模型生成的向量数据，并利用向量数据库进行高效的存储和查询。