在探讨这个问题之前,先需要理解向量数据库与传统的数据库的区别。传统数据库是建立在结构化数据的基础上的,而向量数据库则以数学向量形式在高维空间中存储数据并对其进行索引。这种向量化方式使得向量数据库在搜索相似性和处理复杂数据类型(如图像、音视频、自然语言等)方面更为高效。
从这个角度来看,向量数据库代表了数据存储和检索的全新范式。随着大型模型的崛起,向量数据库的优势得到了充分发挥,甚至有人将其视为AIGC(人工智能生成内容)成功的关键因素。
为什么说向量数据库是大型模型的“海马体”?
海马体是大脑中负责记忆和学习的部分,而向量数据库在大型模型中的作用与之类似。大型模型需要大量的实时和私有数据来不断学习和改进,而向量数据库可以通过存储 新的信息或企业数据来弥补这一缺陷,让大型模型突破时间和空间上的限制,加速其在各种行业场景的落地。
同时,通过向量数据的本地存储,还可以帮助解决企业界 担忧的大型模型泄露隐私的问题。因此,向量数据库在大型模型中的应用具有重要意义,不仅有助于提高模型的性能,还可以保护数据隐私,为企业提供更多的灵活性和自主性。
星环分布式向量数据库-Transwarp Hippo
星环分布式向量数据库Hippo作为一款企业级云原生分布式向量数据库,基于分布式特性,可以对文档、图片、音视频等多源、海量数据转化后的多维向量进行统一存储和管理。通过多进程架构与GPU加速技术,充分发挥并行检索能力,实现毫秒级高性能数据检索,结合相似度检索等技术,帮助用户快速挖掘数据价值。
与开源的向量数据库不同,星环分布式向量数据库Hippo具备高可用、高性能、易拓展等特点,支持多种向量搜索索引,支持数据分区分片、数据持久化、增量数据摄取、向量标量字段过滤混合查询等功能,很好地满足了企业针对海量向量数据的高实时性检索等场景。
