大模型时代的到来将向量数据库的热度推向了高点,在此氛围下,有人发出了哲学家般的一问:究竟是大模型选择了向量数据库还是向量数据库选择了大模型?

近期,51 CTO 的【T 前线】栏目邀请 Zilliz 合伙人兼技术总监栾小凡以直播的形式进行了深度采访,共同探讨“向量数据库爆火的真相”。

【T 前线】是 51 CTO 内容中心专为技术人物开设的深度访谈栏目之一,通过邀请技术界内的业务负责人、资深架构师、资深技术专家等对当下的技术热点、技术实践和技术趋势进行深度的解读和洞察,推动前沿科技的传播与发展。Zilliz 作为向量数据库领域的领先者,在全球拥有上千家企业级用户,与 NVDIA、OpenAI、Hugging Face、LangChain 及国内各领先大模型建立了深度的合作关系, 在向量数据库领域举足轻重。

以下是本次采访的重点:

栾小凡首先从向量数据库的诞生讲起,他表示,向量数据库最早诞生于 2019 年,由 Zilliz 公司推出并开源了全球首款向量数据库 Milvus。传统的向量检索应用场景包括了推荐系统、以图搜图、问答机器人、内容风控,面向的主要是具备较强 AI 能力和运维能力的企业级用户,用户关注的主要是查询能力,性能,大数据量下的可扩展性,以及可运维性、可观测性、安全性等企业级能力。随着大模型技术的蓬勃发展,向量数据库开始进入 2.0 时代,更多的个人开发者涌入赛道,对向量数据库的关注也逐渐迁移到开发效率、部署简单以及面向大模型加强场景的功能需求。

随后,栾小凡解释了向量数据库与 LLM 的关系,他认为,向量数据库作为大模型实现的重要补充,可看作大模型的记忆体,为大模型提供检索和存储的功能,其价值不容忽视。对于向量数据库而言,其终极武器就是 AI 化,它不仅是 DB for AI 的最佳实践,查询不需要 100% 准确的特性也使得向量数据库成为了 AI for DB 的理想试验场。向量数据库可以无缝地与 LLM 应用集成,提供一站式的数据管理和处理解决方案,成为多模态数据之间的重要桥梁。

最后,栾小凡表示,随着大模型的广泛应用与实际落地,用户对于数据库的性能、扩展性和稳定性等方面的需求不断提升。然而,在众多向量数据库中选择一款最适合自身业务的,无疑是一个富有意义却颇具挑战性的任务。如果用户正在寻找一款让人省心、定价合理的向量数据库,那么 Zilliz Cloud 无疑是最佳选择,其高效稳定的特性,绝对能满足各项需求。

据悉,Zilliz Cloud 是基于开源 Milvus 的托管云服务,已在国内全面发布,用户可以基于向量检索服务和大模型 API 快速构建自己的 AIGC 应用。