AI 原生向量数据库 : 大模型的“黄金搭档”, 能提供“记忆海绵”

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向量数据库，顾名思义，是用来存储和查询向量数据的数据库。这本来是一个相对小众的数据库产品，主要服务于人工智能和信息检索领域，但是伴随大模型的流行，越来越重要了。

要理解向量数据库，首先要理解什么是向量。这就要回到微积分和线性代数了。在向量数据库里，一个向量数据，就是一个以原点为起点，n-维度空间任意一个点为终点的向量，我们通常记录其终点，用一个大小为n的数组来表达。

向量数据库里面存储了很多的向量数据。其最常用的检索功能是给定一个输入的向量，找出Top-k个距离最近的向量。

那么，向量数据库为什么和机器学习，大模型相关呢？

我们知道，目前的大语言模型主要基于深度学习技术。深度学习的输入可以是文本，图片，视频等语料。这些数据被神经网络真正作为输入使用之前，需要经过一个从语料到向量的转化过程。神经网络真正使用的输入是向量，这个过程叫做embedding。

举例来说，如果输入是一篇pdf，我们通常要先对pdf的文本进行分段（segment)，然后对每一段的文字进行embedding，最后得到的若干个向量，会被存入向量数据库被后续的训练等场景使用。如下图所示：

向量数据库的应用很多，在大模型兴起之前，向量数据库最成功的应用是搜索引擎。谷歌和微软的必应搜索引擎都应用了向量数据库来帮助搜索。

具体来说，用户在搜索框中输入问题，问题被embedding成一个向量。向量数据库里面则存了各种网页经过embedding以后的向量。

系统只需要对输入的向量进行top-k查询，这最近的k个向量对应的文字，就是需要返回的搜索结果。通过embedding操作，可以把语义的相关性问题，转化成为n维空间向量之间的最近距离的问题。

针对不同的数据，比如文本，图片，视频，等进行embedding以后，向量数据库可以做的操作非常的多，下图展示了一些向量数据库能做的事情：

在大模型时代，训练大模型和使用大模型，是很多企业都想做的事情。

通常来说，大模型使用有三种方式：自己训练，基于现有模型微调，或者直接用。

对自己训练和基于现有模型微调两种使用方式的训练阶段，使用向量数据库的主要目的是提高对训练数据的分类，去重和清洗的效率。

而在大模型的推理阶段，向量数据库的作用就更大，主要有三个作用。

首先，大模型的训练语料有截止日期，比如说GPT系列的数据库到2021年9月。但是在推理阶段，大模型需要根据最新的数据来回答问题。

此外，每个企业都有自己内部独有的知识库，这些知识库，在大模型的预训练和finetune阶段可能也没有被大模型学习过，需要额外提供给大模型。

向量数据库可以成为一个知识库的作用，给大模型提供最新的数据，和每个客户企业独有的内部知识库。下图展示了这种场景下向量数据库的作用。

其次，大模型有token数限制。一旦超过了最大的Token数，大模型就开始忘记上下文。向量数据库可以记录客户端和大模型之间的对话聊天信息，为大模型提供理论上没有上限的长期记忆。这就解决了大语言模型对Token数的限制，避免上下文信息丢失的问题了。下图展示了这种场景下向量数据库的作用。

最后，向量数据库还可以为大语言模型提供缓存。系统可以先在缓存中搜索相似的问题和对应的答案，如果缓存命中的话，就不可以直接返回结果。这可以减少对大模型调用的开销，提高服务响应速度。下图展示了这种应用场景。

2023年7月4日，腾讯云正式发布AI 原生（AI Native）向量数据库 Tencent Cloud VectorDB。该数据库能够被广泛应用于大模型的训练、推理和知识库补充等场景，是国内首个从接入层、计算层、到存储层提供全生命周期AI化的向量数据库。

下图展示了AI 原生向量数据库 Tencent Cloud VectorDB 的架构。

据介绍，腾讯云AI 原生向量数据库Tencent Cloud VectorDB 最高支持10亿级向量检索规模，延迟控制在毫秒级，相比传统单机插件式数据库检索规模提升10倍，同时具备百万级每秒查询（QPS）的峰值能力。

值得关注的是，腾讯云重新定义了AI Native的开发范式，提供了接入层、计算层、存储层的全面AI化解决方案，使用户在使用向量数据库的全生命周期，都能应用到AI能力。

具体而言，在接入层，腾讯云向量数据库支持自然语言文本的输入，同时采用“标量+向量”的查询方式，支持全内存索引，最高支持每秒百万的查询量（QPS）；在计算层，AI Native开发范式能实现全量数据AI计算，一站式解决企业在搭建私域知识库时的文本切分（segment）、向量化（embedding）等难题；在存储层，腾讯云向量数据库支持数据智能存储分布，助力企业存储成本降低50%。

据了解，腾讯云向量数据库的向量化能力（embedding）曾多次获得权威机构认可，2021年曾登顶MS MARCO榜单第一、相关成果已发表于EMNLP顶会ACL。

由于大模型的训练数据，无法突破时间和空间的维度限制，用好大模型，就必然需要一个外部知识库。在当前的技术选型中，向量数据库是最成熟和有效的外部知识库解决方案。

再加上大模型本身有token数的限制，调用大模型耗时久，费用高，而向量数据库能通过给大模型提供长期记忆，以及作为大模型缓存的功能，同时解决了这些问题。

所以大模型加向量数据库的系统架构，也必然会伴随着大模型的流行而普及开来。而腾讯云AI 原生向量数据库Tencent Cloud VectorDB这款产品，经过腾讯的内部技术沉淀，经过了腾讯海量业务场景的验证，无疑大模型的“黄金搭档”。

统计显示，将腾讯云向量数据库用于大模型预训练数据的分类、去重和清洗相比传统方式可以实现10倍效率的提升，如果将向量数据库作为外部知识库用于模型推理，则可以将成本降低2—4个数量级。

伴随着大模型相关应用的迅速发展和落地，AI Native向量数据库也会成为企业数据处理的标配，腾讯云AI 原生向量数据库Tencent Cloud VectorDB这款产品也必然受到客户青睐。