向量数据库资讯

2024年向量数据库研究：大模型发展的基座

数据库即用来组织、存储和管理数据的仓库，允许用户和程序以各种方式访问和处理数据。数据库的设计旨在管理大量信息，同时支持快速访问、高效查询、可靠的事务处理和并发访问。

最近，我们——来自IBM研究中心的团队——需要在Milvus向量存储中使用混合搜索技术。因为我们已经在使用LangChain框架，所以我们决定一鼓作气贡献出在langchain-milvus中启用这一功能所需的一切。其中包括通过langchain接口支持稀疏嵌

在人工智能领域，一场静悄悄的革命正在发生。曾几何时，大数据训练被视为提升AI智能的关键路径，但如今，这一方法的潜力似乎已触及天花板。ChatGPT背后的核心人物Ilya Sutskever在最近的一次采访中直言不讳，指出通过扩大预训练规模来提升AI性能的做法已

“如果说算力是火箭的机体，那么算法是控制系统，数据是燃料，虽然每一轮计算机技术的革命都是从硬件开始，然后是算法的进步，但数据才是最核心、最有价值的资源。”“未来这个赛道，将跑出估值至少百亿美金的公司。”

在ChatGPT等自然语言大模型之前，市场面的“原生”向量数据库屈指可数，如Pinecone、Milvus、Zilliz等，且大多以开源的形式谋求发展。

译自 Pinecone Revamps Retrieval Capabilities for Its Vector Database Platform，作者 Jelani Harper。

实际上，有效的信息检索系统既需要语义理解，也需要精确的关键词匹配。例如，用户期望搜索结果显示与其搜索查询相关的概念，同时也要尊重查询中使用的文字，例如特殊术语和名称，并返回精确匹配的结果。

国际权威市场研究机构IDC最新出炉的《RAG与向量数据库市场前景展望》报告，深度剖析了检索增强生成（RAG）技术与向量数据库市场的最新动态及未来趋势。报告指出，随着生成式AI技术的广泛应用，向量数据库已成为支撑企业知识管理、内容创作及智能搜索需求的关键基石。

这一天，OpenAI ChatGPT 发布了一个名叫 chatgpt-retrieval-plugin 的插件功能。而在官方 plugin 给出的标准案例中，OpenAI 专门提到，向量数据库是大模型产品形成长期记忆一个必不可少的组件。

随着人工智能（AI）应用日益先进，管理海量复杂数据变得至关重要。向量数据库专为高维数据而设计，已成为组织寻求最大化其AI计划价值的关键工具。通过实现高效的相似性搜索，这些数据库允许公司基于含义和上下文而非仅基于关键字匹配来检索信息。这种能力对于推荐引擎、欺诈检