随着互联网行业的迅猛发展，我们正处于人工智能（AI）革命的激流之中。数据量和数据的复杂性不断增加，传统的关系型数据库面临着愈发严峻的挑战。人工智能在各行各业的广泛应用，带来了令人振奋的机遇与可能，同时也给我们带来了全新的挑战。在涉及大型语言模型、生成型AI以及语义搜索等应用领域，数据处理的高效性变得尤为重要。为了解决这些问题，向量数据库应运而生。

     本文将详细介绍向量数据库的原理、特点以及其在互联网行业中的应用，旨在帮助读者深入理解并把握这一技术革新的核心概念。具体到大模型领域，向量数据库能有效降低训练成本、补充模型“长期记忆”、更快更新知识库、解决提示词工程复杂等问题。

1，定义：什么是向量数据库？

      作为一种新型的数据库管理系统，向量数据库以向量（Vector）作为数据的基本单位，将传统的标量（Scalar）数据模型拓展到向量维度，为数据处理带来了崭新的范式。它不仅能够高效地储存和索引向量数据，还提供了丰富的向量操作和查询功能，大大提升了数据处理的效率和准确性。

      在大型语言模型方面，向量数据库能够存储和检索海量的文本向量，通过计算向量之间的相似度，实现更加智能的文本匹配和语义搜索。对于生成型AI，向量数据库可以高效地存储生成的向量结果，快速地进行生成结果的查询和匹配，提供更加精准和多样化的生成体验。在语义搜索领域，向量数据库能够将语义信息转化为向量表示，支持更加准确和语义感知的搜索和推荐。

      如果这个定义让你更困惑，别着急，我们举个“栗子”用通俗易懂版本再来解释一遍。

      让我们来想象一副场景：假设你运营着一个美食APP，目标是通过AI算法为每个用户提供最符合他们口味的美食推荐。为了实现这一功能，首先需要将每一道美食和用户的口味转化为向量表示。这些向量可以包含美食的多个特征，如菜系、食物类型、食材搭配等，对于用户来说，可以包含他们以往吃过的美食类型和评价等信息。这些向量被称为嵌入，它们以数学的方式来表达美食和用户之间的关系，将复杂的美食或用户信息压缩到多维向量中。

      接下来，你可以将这些美食嵌入插入到向量数据库中。当一个用户登录平台时，我们可以根据他们的口味向量在向量数据库中进行查询，找到与该向量最相似的美食向量，然后将这些美食推荐给用户。通过利用向量数据库的高效索引和相似度计算，可以实现个性化、精准的美食推荐服务，为每个用户推荐最符合他们口味的美食。这就是 Vector Data Base (VectorDB， 向量数据库)，它就像一瓶数据库的专有智慧药水。

2，向量数据库的基本原理

      向量数据库的工作原理是基于向量空间理论，将数据存储在三维向量空间中，并通过向量加法、向量减法、向量乘法等操作进行数据存储和查询。每个向量代表一个实体的属性集合，可以是文本、图像、音频或其他形式的数据。向量数据库以向量维度为基准进行数据存储和检索，采用高效的向量空间索引和相似性计算算法，从而提供快速的数据查询和分析能力。

      具体来说，向量数据库采用列式存储方式，将数据按照列进行存储，每个列都代表一个向量。向量数据库支持向量加法和向量减法操作，可以将两个向量相加或减去得到新的向量。向量数据库还支持向量乘法操作，可以将一个向量乘以另一个向量得到新的向量。

3，向量数据库的主要应用场景

向量数据库的核心功能就是相似性匹配，所以，它的应用场景也是围绕着这个功能来的。

1. 智能搜索与推荐系统：向量数据库可以利用相似性搜索算法来实现更加智能和准确的搜索和推荐功能，为用户提供个性化的信息和服务。

2. 图像和视频分析：向量数据库可以处理大规模图像和视频数据，提供高效的相似图像搜索、识别和分析等功能，广泛应用于图像检索、人脸识别、视频监控等领域。

3. 自然语言处理：向量数据库可以处理大规模的文本数据，实现语义相似性搜索、文本分类、文档聚类等自然语言处理任务，广泛应用于智能客服、舆情分析等领域。

4. 人工智能与机器学习：向量数据库为机器学习和深度学习提供高性能的数据处理和模型训练环境，能够加速模型的训练和推理过程，提高人工智能应用的效率和准确性。

4，向量数据库在企业中的应用

      在当今数据驱动的商业环境中，企业需要处理大规模、高维度和多样化的数据以支持智能决策和业务优化。传统的数据库管理系统在处理这类数据时存在诸多限制，而向量数据库作为一种基于向量数据模型的新型解决方案，能够有效应对这些问题。

4.1向量数据库在智能决策中的应用

      随着数据量的不断增加，企业对数据的挖掘和洞察成为了提高竞争力的关键。向量数据库以向量为基本单位存储和索引数据，能够高效地进行数据挖掘和分析。通过利用向量空间的相似性搜索和聚类等技术，企业在智能决策领域取得了前所未有的进展。例如：

● 在客户关系管理方面，向量数据库可以根据用户行为、兴趣和特征，实现个性化推荐和精准营销，提升用户满意度和销售业绩。

● 在供应链管理方面，向量数据库可以实时监控和分析供应链中的数据，预测和解决潜在问题，提高供应链的效率和稳定性。

● 此外，向量数据库还广泛应用于金融、医疗、物联网等领域，在风险评估、医疗诊断和设备监控等方面发挥着重要作用。

4.2向量数据库在营销优化中的应用

营销优化是企业实现商业目标的关键环节，而向量数据库正是营销优化的强有力支撑。

● 通过对大规模用户数据的分析和挖掘，向量数据库能够实现个性化推荐、客户细分和市场趋势预测等功能。

● 通过将用户历史行为和偏好转化为向量表示，向量数据库能够计算用户间的相似度，从而实现个性化推荐。同时，通过对用户群体的聚类和分析，向量数据库可以细分市场并为企业提供精准的营销策略。

● 此外，向量数据库还可以利用机器学习算法和模式识别技术，对市场趋势进行预测和分析，为企业优化营销策略和产品定位提供重要依据。

4.3向量数据库在风险管理中的应用

风险管理对于企业的长期健康发展至关重要，而向量数据库在风险管理中发挥着重要的作用。

● 通过建立和管理大量的向量数据，向量数据库能够实现资产管理、信用风险评估和供应链风险管理等功能。

● 在资产管理方面，向量数据库可以帮助企业评估资产风险和收益，优化资产配置和投资组合，提高投资决策的准确性和效率。

● 在信用风险评估方面，向量数据库可以整合客户个人和行为数据，通过机器学习算法进行风险分析和预测，为企业的信贷决策提供重要参考。

● 另外，向量数据库还能够实时监控和分析供应链中的数据，预测和解决潜在问题，降低供应链风险和成本。

总结：大部分基于大型语言模型的创新应用的基础，都建立在所谓的“向量嵌入（embedding）”技术之上，这是一种蕴含着关键语义信息的数据呈现方式，能帮助AI系统理解和储存长期记忆，以完成复杂的任务。向量嵌入可以由AI模型（比如大型语言模型）生成，且包含大量的属性或特征。这使得管理它们的表示变得具有挑战性。在AI和机器学习领域，这些特征代表了数据的各个维度，对于理解模式、关系和潜在结构至关重要。

      随着企业数据规模和复杂度的不断增加，向量数据库作为一种新型的数据存储和处理方案，正在快速发展和应用于企业领域。正因如此，我们需要一个专门为处理此类数据而设计的数据库。向量数据库提供了为嵌入提供优化的存储和查询能力，从而满足了这一需求。它以其高效的数据挖掘、个性化推荐、风险管理等功能，为企业提供了数据驱动的智能决策支持。

      未来，随着技术的不断进步和向量数据库的不断完善，相信它将在企业中发挥更加重要和广泛的作用，推动企业实现更高效、智能的运营和发展。

5，推荐的向量数据库

向量检索服务DashVector基于通义实验室自研的高效向量引擎Proxima内核，提供具备水平拓展能力的云原生、全托管的向量检索服务。DashVector将其强大的向量管理、向量查询等多样化能力，通过简洁易用的SDK/API接口透出，方便被上层AI应用迅速集成，从而为包括大模型生态、多模态AI搜索、分子结构分析在内的多种应用场景，提供所需的高效向量检索能力。具有简单灵活，开箱即用的SDK接口。

产品功能

全托管高效向量查询云服务

全托管、云原生的向量检索云服务，无需关注机器资源即可按需使用。极简 SDK 功能设计，快速实现 Collection 和向量增删改查功能，使用便捷。大规模数据低延迟查询，自研高效查询算法，给与良好查询体验。

向量数据实时更新

DashVector 采用扁平化的索引结构，支持在线大规模向量索引从 0 到 1 的流式构建，当向量发生新增、删除、修改后，向量状态即时生效，实现了向量即增即查、即时落盘以及向量实时动态更新。

条件过滤查询

支持自定义 Schema 信息，通过 Schema 实现任意条件下的过滤查询，提高系统灵活性。同时解决了传统多路归并召回结果不理想的情况，满足了向量+条件过滤组合查询的要求。

支持多应用场景

大模型生成式检索

使用向量检索服务，结合灵积模型服务上的 Embedding API ，从 0 到 1 构建基于文本索引的构建+向量检索基础上的语义搜索能力。实现与通义千问相同的回答问题、创作文字、编写代码、语言翻译、文本润色、文本摘要和扮演角色进行对话等功能。

实时高效：支持高性能实时向量增删查改， 支持多数据源全量和增量同步。

快速精确：支持多种表达式过滤功能和 scheme free 功能。

大模型加持：模型服务灵积 DashScope 通过标准的 API 提供了多种模型服务。

图像/视频/多模态搜索

通过 embedding 将单个图片/视频/文本文件抽象成高维向量特征，然后将所有特征构建成高效的向量索引。用户只需拍摄或者上传照片/短视频或输入文本，就可以通过相似向量搜索实现“文搜图”、“文搜视频”、“图搜视频”等功能。多模态的搜索服务大大提升用户的使用体验。

灵活配置：支持多Collection和多Partition，轻松实现分区管理。

Schema-Free：支持自定义数据结构，灵活查询。

方便快捷：支持通过SDK和API方式调用。

智能问答

将DashVector向量检索服务与大语言模型（LLM）相结合，构建专属领域的知识问答系统。我们将客户提问的文本，和知识库的内容，都先转化为高质量向量，再通过向量检索将匹配过程转化为语义搜索，更加简单且高效的提取相关知识点，并通过特定Prompt构造，理解意图并根据注入的领域知识来做出回答。

云原生：采用系统化的云原生方法，将计算与存储分离，支持向上和向外扩展。

更高效：支持与专属领域知识库结合，问题回答更精准。

范围广：支持大规模向量数据快速召回。

推荐/广告

在智能搜索和广告推荐场景中，将用户的历史浏览记录和购买记录转化为向量表示，然后在向量数据库中查询与该向量最相似的商品向量以及相似度较高的商品向量，从而为用户推荐可能感兴趣的商品。提升用户的购买率和购物体验。

应用广泛：支持多种数据类型，支持多种检索方式。

高性能：基于阿里云自研大规模分布式文本、向量检索引擎、高可用工程架构。

自定义：支持用户自定义距离查询 ，支持设定相似度阈值，高于阈值的向量会被过滤。

免费体验阿里云高性能向量检索服务：https://www.aliyun.com/product/ai/dashvector