歷時 5 個月從零到一研發一款數據庫產品，這些坑他們已經踩過了 ｜InfoQ 獨家專訪百度智能云向量數據庫團隊

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原標題：歷時 5 個月從零到一研發一款數據庫產品，這些坑他們已經踩過了 ｜InfoQ 獨家專訪百度智能云向量數據庫團隊
關鍵字：向量,數據庫,數據,模型,報告
文章來源：AI前線
內容字數：23013字

內容摘要：

采訪嘉賓｜百度數據庫產品總架構師朱潔、百度數據庫高級架構師郭波 作者 | 李冬梅
生成式人工智能技術發展帶動了大規模預訓練模型的廣泛應用，向量數據庫成為了整個發展鏈條中的重要一環。人工智能和機器學習可以將非結構化數據（文本，圖像，視頻等）轉換成數學上的向量表示。向量數據庫正是一種專門用于存儲和檢索向量數據的數據庫，向量數據庫實現對向量的處理從而實現了非結構化數據的檢索和相似性計算。對于大模型來說，向量數據庫意味著更高效、更精準的模型應用。
借著大模型崛起這股東風，眾多向量數據庫廠商也獲得了資本的青睞。去年上半年，荷蘭 AI 原生向量數據庫廠商 Weaviate 獲得 5000 萬美元 B 輪融資；美國明星向量數據庫廠商 Pinecone 宣布籌集了 1 億美元的 B 輪融資。這些資本駐足的背后，是向量數據庫的關注度已經達到了前所未有的高度。
那么，向量數據庫為何會受到如此高的關注？那就要從向量數據庫對于大模型的助益來說起。
大語言模型存在知識更新不及時、會產生幻覺、無法具備特定行業或私有知識，以及難以實現安全回答等問題。通過引入向量存儲模塊作為大語言模型的長期記憶體，通過向量存儲模塊

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