大模型時代的到來將向量數(shù)據(jù)庫的熱度推向了高點，在此氛圍下，有人發(fā)出了哲學家般的一問：究竟是大模型選擇了向量數(shù)據(jù)庫還是向量數(shù)據(jù)庫選擇了大模型?

近期，51 CTO 的【T 前線】欄目邀請 Zilliz 合伙人兼技術總監(jiān)欒小凡以直播的形式進行了深度采訪，共同探討“向量數(shù)據(jù)庫爆火的真相”。

【T 前線】是 51 CTO 內容中心專為技術人物開設的深度訪談欄目之一，通過邀請技術界內的業(yè)務負責人、資深架構師、資深技術專家等對當下的技術熱點、技術實踐和技術趨勢進行深度的解讀和洞察，推動前沿科技的傳播與發(fā)展。Zilliz 作為向量數(shù)據(jù)庫領域的領先者，在全球擁有上千家企業(yè)級用戶，與 NVDIA、OpenAI、Hugging Face、LangChain 及國內各領先大模型建立了深度的合作關系， 在向量數(shù)據(jù)庫領域舉足輕重。

以下是本次采訪的重點：

欒小凡首先從向量數(shù)據(jù)庫的誕生講起，他表示，向量數(shù)據(jù)庫最早誕生于 2019 年，由 Zilliz 公司推出并開源了全球首款向量數(shù)據(jù)庫 Milvus。傳統(tǒng)的向量檢索應用場景包括了推薦系統(tǒng)、以圖搜圖、問答機器人、內容風控，面向的主要是具備較強 AI 能力和運維能力的企業(yè)級用戶，用戶關注的主要是查詢能力，性能，大數(shù)據(jù)量下的可擴展性，以及可運維性、可觀測性、安全性等企業(yè)級能力。隨著大模型技術的蓬勃發(fā)展，向量數(shù)據(jù)庫開始進入 2.0 時代，更多的個人開發(fā)者涌入賽道，對向量數(shù)據(jù)庫的關注也逐漸遷移到開發(fā)效率、部署簡單以及面向大模型加強場景的功能需求。

隨后，欒小凡解釋了向量數(shù)據(jù)庫與 LLM 的關系，他認為，向量數(shù)據(jù)庫作為大模型實現(xiàn)的重要補充，可看作大模型的記憶體，為大模型提供檢索和存儲的功能，其價值不容忽視。對于向量數(shù)據(jù)庫而言，其終極武器就是 AI 化，它不僅是 DB for AI 的最佳實踐，查詢不需要 100% 準確的特性也使得向量數(shù)據(jù)庫成為了 AI for DB 的理想試驗場。向量數(shù)據(jù)庫可以無縫地與 LLM 應用集成，提供一站式的數(shù)據(jù)管理和處理解決方案，成為多模態(tài)數(shù)據(jù)之間的重要橋梁。

最后，欒小凡表示，隨著大模型的廣泛應用與實際落地，用戶對于數(shù)據(jù)庫的性能、擴展性和穩(wěn)定性等方面的需求不斷提升。然而，在眾多向量數(shù)據(jù)庫中選擇一款最適合自身業(yè)務的，無疑是一個富有意義卻頗具挑戰(zhàn)性的任務。如果用戶正在尋找一款讓人省心、定價合理的向量數(shù)據(jù)庫，那么 Zilliz Cloud 無疑是最佳選擇，其高效穩(wěn)定的特性，絕對能滿足各項需求。

據(jù)悉，Zilliz Cloud 是基于開源 Milvus 的托管云服務，已在國內全面發(fā)布，用戶可以基于向量檢索服務和大模型 API 快速構建自己的 AIGC 應用。

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