在 ChatGPT 等大语言模型（LLM）盛行的当下，一直不温不火的向量数据库（Vector Data Base ，VectorDB）开始受到大家的关注。
一般而言，大模型在回覆具有普遍性的问题上游刃有余，但在回覆垂直专业的问题上，就显得不那么出色，例如，大模型在医疗行业会存在回覆不准确的情况。
这时，为大模型配备一个「超等大脑」变得尤为重要，这个「超等大脑」可以保存一些专有学问，这样一来，大模型就能从海量的数据中快速检索出最合适的答案，提高它们的准确性和效劳，而向量数据库就充当了「超等大脑」角色。
其实，早在 2013 年谷歌就发表了一篇名为《Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality》论文，文中介绍了一种名为 “Word2Vec” 的方法，用来将文字表示为向量。
而十年后的今天，“Word2Vec” 一词仍被屡次提起，并逐渐发展为我们耳熟能详的向量数据库。
尽管向量数据库最初的设计和大模型没有什么关系。但是传统的关系型数据库和 NoSQL 数据库无法满足大模型期间对数据处理效劳和保存能力的需求，而向量数据库的高效保存、管理和查询能力，大大提高了大模型的训练和推理效劳，因此其成为了大模型期间的重要基础设施。
目前向量数据库已被广泛运用，典型如推荐系统、自然语言处理、图像搜索和识别等范畴，同时也在金融行业、医疗行业和科研范畴等实际业务场景中提供了非常好的支持。
但是与此同时，大模型期间也对向量数据库提出了更高挑战。
向量数据库如何与传统数据库配合，发挥各自优势？
向量数据库如何与其他先进技能，如分布式保存、边缘计算等相结合，提供更完善的基础设施解决方案？
如何进一步提高向量数据库的性能和稳定性，以便更好地服务运用场景？
……
可见，向量数据库的现在依然有很多未知的技能和范畴等待探索，值得被深度探讨。
大模型期间的向量数据库
对于大型互联网公司和大模型公司而言，向量数据库作为大模型的超等大脑，极大程度上解决了范畴学问匮乏、长期记忆能力差、事实一致性不足等挑战。
对于部分传统企业和中小型创业公司而言，由于缺乏资源做自训练，乃至微调，加之对数据隐私和数据安全的考虑，外挂学问库成为其唯一的选择，也因此向量数据库成为了无法跨越的障碍。
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