《向量数据库指南》——为什么说向量数据库是更适合AI体质的“硬盘”

其“AI原生”的体质,具体表现在几个方面:

1.更高的效率。

AI算法,要从图像、音频和文本等海量的非结构化数据中学习,提取出以向量为表示形式的“特征”,以便模型能够理解和处理。因此,向量数据库比传统基于索引的数据库有明显优势。

2.更低的成本。

大模型要从一种新技术转化为产业价值,必须达到合理的投入产出比,而向量数据库可以有效减少存储和计算成本。一个公开数据是,通过腾讯云向量数据库,QQ音乐人均听歌时长提升3.2%、腾讯视频有效曝光人均时长提升1.74%、QQ浏览器成本降低37.9%,就在于检索效率、运行稳定性、运营效率、推荐算法等,有了较大的提升。

3.更强的数据安全。

有个企业直言:我沉淀了几十年的内部数据,是我的的核心竞争力,让我无偿去公开给大模型做训练,我肯定不愿意。想做大模型,还要确保数据的隐私安全,就必须与数据库产品做好配合,这给向量数据库的本地部署带来了广阔的需求。

4.更大的扩展性。

随着大模型走向行业应用,垂直领域的AI用例不断增多,汹涌的数据

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