| RK | 企業(yè) | 相關(guān)產(chǎn)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(ài)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(yīng)用的普及和大語(yǔ)言模型的廣泛使用，曾經(jīng)沉寂一時(shí)的向量數(shù)據(jù)庫(kù)重新回到了風(fēng)口浪尖，其用戶(hù)數(shù)量呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。2023年前四個(gè)月，向量數(shù)據(jù)庫(kù)公司的融資總額已超過(guò)了2022年的總和。
傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)以結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為對(duì)象，通過(guò)點(diǎn)查和范圍查進(jìn)行精確匹配，輸出只有符合查詢(xún)條件和不符合條件的答案。然而，隨著數(shù)據(jù)源的多樣化和數(shù)據(jù)量的劇增，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)也占據(jù)了絕大部分的信息來(lái)源。以GPT-3.5為例，其“知識(shí)庫(kù)”共包含3000億單詞的數(shù)據(jù)，匯聚了來(lái)自開(kāi)源語(yǔ)料庫(kù)、維基百科、各類(lèi)圖書(shū)與新聞報(bào)道、Reddit與Twitter平臺(tái)文章等大量互聯(lián)網(wǎng)文本數(shù)據(jù)。GPT-4在此基礎(chǔ)上體量更大，且為了支持多模態(tài)專(zhuān)門(mén)收集各類(lèi)圖像、視頻素材，其中非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)應(yīng)占有極大比重。
向量數(shù)據(jù)庫(kù)處理的是各種AI應(yīng)用產(chǎn)生的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，在保證100%信息完整的情況下，通過(guò)向量嵌入函數(shù)來(lái)精準(zhǔn)描寫(xiě)這些非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的特征，通過(guò)近似查進(jìn)行模糊匹配，輸出的是概率上地提供相對(duì)最符合條件的答案，而非精確的標(biāo)準(zhǔn)答案，這一功能對(duì)于需要從海量復(fù)雜數(shù)據(jù)中提取抽象信息的AI應(yīng)用尤為重要。
預(yù)計(jì)在不久的將來(lái)，向量數(shù)據(jù)庫(kù)將不僅限于AI領(lǐng)域，還將在其他需要處理龐大非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的行業(yè)中扮演重要角色。企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)將因此展開(kāi)新一輪的技術(shù)競(jìng)賽，推動(dòng)數(shù)據(jù)處理技術(shù)的變革與發(fā)展：
Milvus
Milvus作為開(kāi)源向量數(shù)據(jù)庫(kù)的代表，強(qiáng)調(diào)社區(qū)驅(qū)動(dòng)，其設(shè)計(jì)目的在于簡(jiǎn)化大規(guī)模向量數(shù)據(jù)集的管理和檢索。Milvus支持毫秒級(jí)萬(wàn)億級(jí)向量數(shù)據(jù)集的查詢(xún)，具有高度的可擴(kuò)展性和適應(yīng)性，非常適合應(yīng)用在圖像搜索、化學(xué)結(jié)構(gòu)搜索等場(chǎng)景，并且通過(guò)無(wú)狀態(tài)組件架構(gòu)提升了系統(tǒng)的彈性和可靠性，這在需要處理動(dòng)態(tài)復(fù)雜查詢(xún)的大型AI應(yīng)用中尤為關(guān)鍵。
騰訊云VectorDB
騰訊云向量數(shù)據(jù)庫(kù)以其引領(lǐng)業(yè)界的大規(guī)模檢索能力和極高的運(yùn)行穩(wěn)定性著稱(chēng)。其產(chǎn)品在騰訊視頻、QQ瀏覽器、QQ音樂(lè)等多個(gè)國(guó)民級(jí)應(yīng)用中得到了成功驗(yàn)證。通過(guò)智能化的存儲(chǔ)和檢索優(yōu)化，這一數(shù)據(jù)庫(kù)不僅縮短了接入時(shí)間，還大大降低了存儲(chǔ)成本。其背后的技術(shù)—OLAMA引擎，經(jīng)受了龐大業(yè)務(wù)量的磨煉，確保了數(shù)據(jù)庫(kù)在高并發(fā)場(chǎng)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(shù)據(jù)庫(kù)，已經(jīng)在內(nèi)部產(chǎn)品如抖音中有了廣泛應(yīng)用。它專(zhuān)注于提供強(qiáng)大的實(shí)時(shí)處理能力和性能優(yōu)化。通過(guò)自研的索引算法和存算分離架構(gòu)，VikingDB在多個(gè)大模型場(chǎng)景中展現(xiàn)了優(yōu)異的實(shí)踐效果。在多模態(tài)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)寫(xiě)入和更新方面，VikingDB解決方案涵蓋了從數(shù)據(jù)生成到在線檢索的整個(gè)鏈條，為行業(yè)應(yīng)用提供了具備彈性和穩(wěn)定性的工具。
結(jié)語(yǔ)
向量數(shù)據(jù)庫(kù)的崛起代表了數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的一個(gè)重要?jiǎng)?chuàng)新方向，算法、架構(gòu)設(shè)計(jì)的改善，以及應(yīng)用實(shí)踐的突破，都是擺在向量數(shù)據(jù)庫(kù)廠商面前重要的課題。企業(yè)不僅需要在技術(shù)研發(fā)上不斷創(chuàng)新，還需深刻理解市場(chǎng)需求，以靈活的策略推動(dòng)技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用，方能在浩渺的數(shù)字浪潮中抓住機(jī)遇，開(kāi)創(chuàng)未來(lái)。
（文/彼刻）
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