| RK | 企業(yè) | 相關產品 |
|---|---|---|
| 1 | Zilliz | Milvus |
| 2 | 騰訊云 | VectorDB |
| 3 | 九章云極 | DingoDB |
| 4 | 火山引擎 | VikingDB |
| 5 | 百度智能云 | VectorDB |
| 6 | 愛可生 | TensorDB |
| 7 | 京東云 | Vearch |
| 8 | 星環(huán)科技 | hippo |
| 9 | 聯(lián)匯科技 | Om-iBASE |
| 10 | 楓清科技 | ArcVector |
| 2024.10 DBC/CIW/CIS | ||
隨著AI應用的普及和大語言模型的廣泛使用，曾經沉寂一時的向量數據庫重新回到了風口浪尖，其用戶數量呈指數級增長。2023年前四個月，向量數據庫公司的融資總額已超過了2022年的總和。
傳統(tǒng)數據庫以結構化數據為對象，通過點查和范圍查進行精確匹配，輸出只有符合查詢條件和不符合條件的答案。然而，隨著數據源的多樣化和數據量的劇增，非結構化數據也占據了絕大部分的信息來源。以GPT-3.5為例，其“知識庫”共包含3000億單詞的數據，匯聚了來自開源語料庫、維基百科、各類圖書與新聞報道、Reddit與Twitter平臺文章等大量互聯(lián)網文本數據。GPT-4在此基礎上體量更大，且為了支持多模態(tài)專門收集各類圖像、視頻素材，其中非結構化數據應占有極大比重。
向量數據庫處理的是各種AI應用產生的非結構化數據，在保證100%信息完整的情況下，通過向量嵌入函數來精準描寫這些非結構化數據的特征，通過近似查進行模糊匹配，輸出的是概率上地提供相對最符合條件的答案，而非精確的標準答案，這一功能對于需要從海量復雜數據中提取抽象信息的AI應用尤為重要。
預計在不久的將來，向量數據庫將不僅限于AI領域，還將在其他需要處理龐大非結構化數據的行業(yè)中扮演重要角色。企業(yè)的競爭將因此展開新一輪的技術競賽，推動數據處理技術的變革與發(fā)展：
Milvus
Milvus作為開源向量數據庫的代表，強調社區(qū)驅動，其設計目的在于簡化大規(guī)模向量數據集的管理和檢索。Milvus支持毫秒級萬億級向量數據集的查詢，具有高度的可擴展性和適應性，非常適合應用在圖像搜索、化學結構搜索等場景，并且通過無狀態(tài)組件架構提升了系統(tǒng)的彈性和可靠性，這在需要處理動態(tài)復雜查詢的大型AI應用中尤為關鍵。
騰訊云VectorDB
騰訊云向量數據庫以其引領業(yè)界的大規(guī)模檢索能力和極高的運行穩(wěn)定性著稱。其產品在騰訊視頻、QQ瀏覽器、QQ音樂等多個國民級應用中得到了成功驗證。通過智能化的存儲和檢索優(yōu)化，這一數據庫不僅縮短了接入時間，還大大降低了存儲成本。其背后的技術—OLAMA引擎，經受了龐大業(yè)務量的磨煉，確保了數據庫在高并發(fā)場景下的穩(wěn)定和高效。
VikingDB
VikingDB是火山引擎推出的云原生向量數據庫，已經在內部產品如抖音中有了廣泛應用。它專注于提供強大的實時處理能力和性能優(yōu)化。通過自研的索引算法和存算分離架構，VikingDB在多個大模型場景中展現(xiàn)了優(yōu)異的實踐效果。在多模態(tài)數據的實時寫入和更新方面，VikingDB解決方案涵蓋了從數據生成到在線檢索的整個鏈條，為行業(yè)應用提供了具備彈性和穩(wěn)定性的工具。
結語
向量數據庫的崛起代表了數據庫技術的一個重要創(chuàng)新方向，算法、架構設計的改善，以及應用實踐的突破，都是擺在向量數據庫廠商面前重要的課題。企業(yè)不僅需要在技術研發(fā)上不斷創(chuàng)新，還需深刻理解市場需求，以靈活的策略推動技術的實際應用，方能在浩渺的數字浪潮中抓住機遇，開創(chuàng)未來。
（文/彼刻）
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