《向量数据库指南》——向量数据库 大模型的“海马体”

在大模型的高调火热之下，向量数据库也获得了前所未有的关注。

近两个月内，向量数据库迎来融资潮，Qdrant、Chroma、Weaviate先后获得融资，Pinecone宣布1亿美元B轮融资，估值达到7.5亿美元。

东北证券预测，到2030年，全球向量数据库市场规模有望达到500亿美元，国内向量数据库市场规模有望超600亿人民币。

但是在这蒸蒸日上的发展态势下，向量数据库依然面临着不可忽视的挑战。

有声音认为，不必专门开发一款纯粹的向量数据库，而是可以在现有数据库的基础上添加一些层，赋予其向量检索的能力。更有业内人士认为，现在入局向量数据库可能并非合适的时机。

那么，向量数据库是否算得上AI时代的标配？其热度能维持到几时，此时押注后续又要挤出多少泡沫？

向量数据库 大模型的“海马体”

与传统数据库不同，向量数据库不依赖于结构化格式，而是将数据作为数学向量存储在高维空间中并对其进行索引。

这种方法被称为“向量化”，可以更有效地搜索相似性并更好地处理复杂的数据类型（图像、音视频、自然语言）。

某