2024國產向量數據庫行業縱覽

本文根據企業公開信息，收集并整理出10家國產向量數據庫企業，為便于讀者對當前國產向量數據庫的技術性能及功能特點有更直觀的了解，本文隨機選出其中3家企業的產品作簡要介紹。

隨著人工智能（AI）應用的普及和大語言模型的廣泛使用，曾經沉寂一時的向量數據庫重新回到了風口浪尖，其用戶數量呈指數級增長。

傳統數據庫以結構化數據為對象，通過點查和范圍查進行精確匹配，輸出只有符合查詢條件和不符合查詢條件的答案。然而，隨著數據源的多樣化和數據量的劇增，非結構化數據逐漸占據了絕大部分的信息來源。以GPT-3.5為例，其“知識庫”共包含3000億單詞的數據，匯聚了來自開源語料庫、維基百科、各類圖書與新聞報道、Reddit與Twitter平臺文章等大量互聯網文本數據。GPT-4在此基礎上體量更大，且為了支持多模態專門收集各類圖像、視頻素材，其中非結構化數據占有極大比重。

向量數據庫處理的是各種AI應用產生的非結構化數據，在保證100%信息完整的情況下，通過向量嵌入函數來精準描寫這些非結構化數據的特征，通過近似查進行模糊匹配，輸出的是概率上相對最符合條件的答案，而非精確的標準答案，這一功能對于需要從海量復雜數據中提取抽象信息的AI應用尤為重要。

預計在不久的將來，向量數據庫不僅在AI領域，還將在其他需要處理龐大非結構化數據的行業中扮演重要角色。企業的競爭將因此展開新一輪的技術競賽，推動數據處理技術的變革與發展。

Milvus

Milvus作為開源向量數據庫的代表，強調社區驅動，其設計目的在于簡化大規模向量數據集的管理和檢索。Milvus支持毫秒級萬億級向量數據集的查詢，具有高度的可擴展性和適應性，非常適合應用在圖像搜索、化學結構搜索等場景，并且通過無狀態組件架構提升了系統的彈性和可靠性，這在需要處理動態復雜查詢的大型AI應用中尤為關鍵。

騰訊云VectorDB

騰訊云向量數據庫以其引領業界的大規模檢索能力和極高的運行穩定性著稱。其產品在騰訊視頻、QQ瀏覽器、QQ音樂等多個國民級應用中得到了成功驗證。通過智能化的存儲和檢索優化，這一數據庫不僅縮短了接入時間，還大大降低了存儲成本。其背后的技術——OLAMA引擎，經受了龐大業務量的磨煉，確保了數據庫在高并發場景下的穩定和高效。

VikingDB

VikingDB是火山引擎推出的云原生向量數據庫，已經在內部產品如抖音中有了廣泛應用。它專注于提供強大的實時處理能力和性能優化。通過自研的索引算法和存算分離架構，VikingDB在多個大模型場景中展現了優異的實踐效果。在多模態數據的實時寫入和更新方面，VikingDB解決方案涵蓋了從數據生成到在線檢索的整個鏈條，為行業應用提供了具備彈性和穩定性的工具。

結語

向量數據庫的崛起代表了數據庫技術的一個重要創新方向，算法、架構設計的改善，以及應用實踐的突破，都是擺在向量數據庫廠商面前重要的課題。企業不僅需要在技術研發上不斷創新，還需深刻理解市場需求，以靈活的策略推動技術的實際應用，方能在浩渺的數字浪潮中抓住機遇，開創未來。