如何理解“向量”
向量，作為數(shù)學(xué)和物理學(xué)的基本概念，是具有大小和方向的量。在計算機科學(xué)中，向量常被用于表示數(shù)據(jù)的一種形式，例如圖像、音頻、文本等多維度的信息。
向量數(shù)據(jù)庫則是專門用于存儲和處理向量數(shù)據(jù)的非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。它的主要作用是通過計算一個向量與其他所有向量之間的距離來找到最相似的向量（最相似的知識或內(nèi)容）。因此，對于需要理解數(shù)據(jù)內(nèi)在語義的應(yīng)用，例如使用深度學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)的場景，向量數(shù)據(jù)庫能夠發(fā)揮出巨大的優(yōu)勢。
在實際業(yè)務(wù)場景中，向量數(shù)據(jù)庫可以提供高效的相似度搜索功能。例如，在圖像識別中，通過向量數(shù)據(jù)庫的幫助，我們可以快速搜索到最相似的圖像，以支持圖像檢索、人臉識別等任務(wù)。此外，根據(jù)查詢或相似性指標(biāo)，向量數(shù)據(jù)庫還可以快速高效地檢索向量表示，使語言模型能夠快速地訪問向量嵌入。因此，我們可以說，向量數(shù)據(jù)庫對處理大規(guī)模向量數(shù)據(jù)的相似性搜索和查詢提供了強大的支持。
向量數(shù)據(jù)庫發(fā)展史
起源
向量數(shù)據(jù)庫的起源可以追溯到20世紀(jì)60年代。當(dāng)時，計算機科學(xué)家們開始研究如何使用計算機來處理大量的數(shù)據(jù)。在這個過程中，他們發(fā)現(xiàn)向量數(shù)據(jù)具有很高的相似性和可擴展性，因此開始嘗試將向量數(shù)據(jù)存儲在數(shù)據(jù)庫中。最早的向量數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)是由美國國防部高級研究計劃局（DARPA）資助的一個項目，該項目的目標(biāo)是開發(fā)一種能夠處理大量向量數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。
發(fā)展階段
（1）早期階段（1960s-1980s）：向量數(shù)據(jù)庫的研究主要集中在理論研究和技術(shù)探索上。研究人員們試圖找到一種有效的方法來存儲、檢索和管理向量數(shù)據(jù)。這個階段的代表性成果包括KDD-94會議和SIGMOD會議上的一系列論文。
（2）中期階段（1990s-2000s）：在這個階段，向量數(shù)據(jù)庫的研究開始轉(zhuǎn)向?qū)嶋H應(yīng)用。許多企業(yè)和研究機構(gòu)開始關(guān)注向量數(shù)據(jù)庫技術(shù)，并將其應(yīng)用于各種場景，如搜索引擎、數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)等。這個階段的代表性成果包括PostgreSQL的GiST索引模塊和Greenplum數(shù)據(jù)庫的并行處理能力。
（3）現(xiàn)代階段（2010s至今）：向量數(shù)據(jù)庫的研究和應(yīng)用進入了一個全新的階段。隨著大數(shù)據(jù)、云計算和人工智能等技術(shù)的發(fā)展，向量數(shù)據(jù)庫技術(shù)得到了更廣泛的應(yīng)用。同時，許多新的向量數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)應(yīng)運而生，如Faiss、Annoy、Milvus等。這些系統(tǒng)不僅具有高性能、高可擴展性，還支持多種查詢語言和接口，使得向量數(shù)據(jù)庫技術(shù)更加易于使用和推廣。
（部分）向量數(shù)據(jù)庫盤點
1. Tencent Cloud VectorDB：這是騰訊云提供的一塊全托管企業(yè)級分布式數(shù)據(jù)庫服務(wù)，具有高性能、高可用和高安全的特性。融合騰訊自研的向量檢索引擎OLAMA，單索引支持百億級向量規(guī)模，廣泛應(yīng)用于計算機視覺、推薦系統(tǒng)以及智能客服等領(lǐng)域。
2.Milvus：作為開源的向量相似性搜索引擎，專為人工智能和機器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序設(shè)計。它支持多種相似性度量標(biāo)準(zhǔn)，并且具有很高的可擴展性，使其成為大規(guī)模部署的熱門選擇。
3.Pinecone：這是一個關(guān)注簡單易用的托管向量數(shù)據(jù)庫服務(wù)。它提供了一個完全托管的、無服務(wù)器的環(huán)境，用于實時向量相似性搜索和推薦系統(tǒng)，減輕了運維負(fù)擔(dān)。
4.Vespa：實時大數(shù)據(jù)處理和搜索引擎，適用于各種應(yīng)用場景，包括搜索、推薦和廣告。Vespa 具有靈活的數(shù)據(jù)模型和內(nèi)置的機器學(xué)習(xí)功能，可以處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。
5.Weaviate：這是一個開源的知識圖譜向量搜索引擎，它使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將實體和關(guān)系映射到高維空間，以實現(xiàn)高效的相似性搜索。Weaviate 支持自然語言處理、圖查詢和模型訓(xùn)練等功能。
6.Vald：高度可擴展、云原生的分布式向量搜索引擎，旨在處理大規(guī)模的向量數(shù)據(jù)。Vald 支持多種搜索算法，并通過Kubernetes部署和管理，提供高可用性和彈性。
7.GSI：Global State Index (GSI) 是一個分布式、可擴展的向量搜索引擎，用于全球狀態(tài)估計。GSI 利用不同節(jié)點間的局部信息，通過一致性哈希和向量近似搜索來實現(xiàn)高效的全球狀態(tài)查詢。
8.Qdrant：開源、高性能的向量搜索引擎，支持大規(guī)模數(shù)據(jù)集。Qdrant 提供了強大的索引、過濾和排序功能，以及豐富的API，使其成為構(gòu)建復(fù)雜應(yīng)用程序的理想選擇。
9.Transwarp Hippo：企業(yè)級云原生分布式向量數(shù)據(jù)庫星環(huán)分布式向量數(shù)據(jù)庫Hippo作為一款企業(yè)級云原生分布式向量數(shù)據(jù)庫，基于分布式特性，可以對文檔、圖片、音視頻等多源、海量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化后的多維向量進行統(tǒng)一存儲和管理。通過多進程架構(gòu)與GPU加速技術(shù)，充分發(fā)揮并行檢索能力，實現(xiàn)毫秒級高性能數(shù)據(jù)檢索，結(jié)合相似度檢索等技術(shù)，幫助用戶快速挖掘數(shù)據(jù)價值。
10.Elasticsearch：支持各種類型數(shù)據(jù)的分布式搜索和分析引擎。 Elasticsearch 支持的數(shù)據(jù)類型之一是矢量字段，它存儲密集的數(shù)值矢量。 在7.10 版本中，Elasticsearch 添加了對將向量索引到專用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的支持，以支持通過 kNN 搜索 API 進行快速 kNN 檢索。 在 8.0 版本中，Elasticsearch 添加了對帶有向量場的原生自然語言處理 (NLP) 的支持。
