向量数据库——让人工智能拥有记忆

大模型应用的深入，让向量数据库的需求变得十分迫切。向量数据库通过对向量化数据处理，可以比较高效地处理复杂的多维数据查询和分析任务，很适合目前的人工智能场景。大模型发展起来后，LangChain、AutoGPT 等项目，都大量使用了向量数据库。

向量数据库其实不是全新事物，但是此前的应用场景中向量维度没有那么多。

为何需要向量数据库

主要是为了解决当前大模型面临的难题：带上下文的问答和幻觉问题，即给人工智能提供记忆和知识能力。

技术难点

向量数据库目前有两大难点，一个是高效的存储，另一个是快速相似度查找，或者说高效的索引和搜索。

解决方案

现有方案乘积化和倒排乘积量化、局部敏感哈希、分层导航小世界等。

这些方案各有利弊，原理都是通过（多步）过滤来降低每次处理的复杂度，共同的问题都是不能保证完全的精准性。

对高维数据的处理，很难有通用算法。但是自然界中人脑其实是一个很好的向量数据库，可以通过多层网络模型来实现模拟。这也是为何分层导航小世界是目前使用最广泛、表现最好的算法。

相关项目和企业

Vespa、Milvus、Qdrant、Weaviate、Pinecone、Zilliz、CozoDB、Twelve Labs 等。

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