最近，Weaviate和Pinecone向量数据库平台分别获得了5000万美元和1亿美元的融资，引起了向量数据库领域的广泛关注！

    当创业者的目光聚焦在类ChatGPT大语言模型、应用、衍生产品时，为其提供“后勤服务”的向量数据库拓宽了生成式AI细分创业赛道，并成为下一代生成式AI应用的主要数据库存储。而这一细分赛道，极有可能成为AI下一轮领涨先锋！

一，什么是向量数据库？

1，微软官方的解读

向量数据库是一种特殊的数据库，它专门用于存储和管理向量数据。向量数据是指由多个数值组成的数据，这些数值通常表示某种特征或属性。例如，一张图片可以表示为一个由像素值组成的向量，一个文本可以表示为一个由单词频率组成的向量。

向量数据库的主要特点是能够高效地存储和查询大规模的向量数据。它通常采用基于向量相似度的查询方式，即根据向量之间的相似度来检索数据。这种查询方式可以用于各种应用场景，例如图像搜索、音乐推荐、文本分类等。

向量数据库的实现方式有很多种，其中比较常见的是基于向量索引的方法。这种方法将向量数据映射到一个高维空间中，并在这个空间中构建索引结构，以支持高效的相似度查询。常见的向量索引结构包括KD树、球树、LSH等。

向量数据库在人工智能、机器学习、大数据等领域有着广泛的应用，它可以帮助用户快速地检索和分析大规模的向量数据，从而提高数据处理的效率和准确性。

有很多数据是相当简单易懂的，比如关键字、指标、字符串和JSON等结构化对象都是如此。这类数据可以通过传统数据库组织管理，并借助许多搜索引擎进行搜索，同时也可以有效回答相对简单的问题，比如：

哪些文档包含这组单词?

哪些项目符合这些客观过滤标准?

可是，复杂的数据更难解释也更有趣，通过回答复杂问题也可以为业务释放更多价值。例如：

哪些歌曲与“喜欢的”歌曲样本相似?

关于给定主题有哪些可用的文件?

哪些安全警报需要关注，哪些可以忽略?

哪些项目符合自然语言描述?

回答这样的问题通常需要更复杂、结构化程度更低的数据，比如文档、纯文本段落、视频、图像、音频文件、工作流程和系统生成的警报等。这些形式的数据很难适配传统SQL风格的数据库，简单的搜索引擎也可能无法发现它们。为了组织和搜索这些类型的数据，需要将数据转换为计算机可以处理的格式。

进入向量数据库。向量数据库专门设计了用于处理向量嵌入的独特特征。它们索引数据的方式可以很容易地根据对象的数值搜索和检索对象

二，向量数据库工作原理

向量数据库是一种基于向量空间模型的数据库，其工作原理主要包括以下几个方面：

1，数据存储：向量数据库将数据存储为向量形式，每个向量代表一个数据对象。向量的维度数取决于数据对象的特征数，例如一张图片可以表示为一个由像素值组成的向量，一个文本可以表示为一个由词频组成的向量。

2，向量索引：为了加速查询速度，向量数据库使用向量索引来存储向量数据。向量索引是一种数据结构，可以将向量数据按照一定的规则进行划分和组织，以便快速地进行查询和检索。

3，相似度计算：向量数据库的查询操作主要是基于相似度计算。当用户输入一个查询向量时，向量数据库会计算该向量与数据库中所有向量的相似度，并返回相似度最高的前几个向量作为查询结果。

4，查询优化：为了提高查询效率，向量数据库采用了一系列查询优化技术，例如基于向量索引的查询优化、基于近似相似度计算的查询优化等。

从向量数据库的技术特性不难看出，这是专门为ChatGPT等生成式AI应用量身定制，例如，让ChatGPT用莎士比亚的语气生成一段诗句，ChatGPT通过向量数据库的相似搜索功能，可以增强内容输出的准确性。

三，相比传统数据库，向量数据库具有以下优势：

1、高效的向量查询：传统关系型数据库查询基于条件和逻辑运算，而向量数据库通过使用向量相似度算法，可以更快地查询与某个向量最相似的数据。

2、良好的扩展性：向量数据库通常支持大规模向量数据的存储和查询，并可以通过添加更多节点来轻松扩展系统性能。

3、更好的数据可视化：向量数据库能够将高维向量数据转换为低维空间中的点，以便于数据的可视化和理解。

4、更好的机器学习支持：向量数据库可以作为机器学习模型的一部分，存储和查询训练数据集和模型参数

 四，向量数据库未来预期

向量数据库是一种新兴的数据库技术，随着人工智能、机器学习、大数据等领域的快速发展，向量数据库的应用前景非常广阔。以下是向量数据库未来预期的几个方面：

1，应用领域扩展：目前向量数据库主要应用于图像搜索、音乐推荐、文本分类等领域，未来随着技术的发展，向量数据库的应用领域将会进一步扩展，例如语音识别、自然语言处理、智能推荐等。

2，性能提升：向量数据库的性能是其最大的优势之一，未来随着技术的不断提升，向量数据库的性能将会进一步提升，例如更快的查询速度、更高的并发处理能力等。

3，数据安全：随着数据泄露和隐私泄露事件的不断发生，数据安全成为了一个非常重要的问题。未来向量数据库将会更加注重数据安全，例如加强数据加密、访问控制等方面的技术应用。

4，云化趋势：随着云计算技术的不断发展，向量数据库也将会趋向云化，例如将向量数据库部署在云端，提供云服务等

五，向量数据库概念股：

1、云创数据：
云创数据是向量服务器领域的龙头公司，两天内股价上涨51%！公司主营业务为提供大数据存储产品、大数据处理产品和解决方案，解决客户对于数据存储、数据处理和应用的需求。公司的主要应用领域为公共安全、环境监测和学科教育等领域。云创数据具有丰富的国家大型数据中心、国家级实验室等项目案例和经验，参与大量国家信息化建设项目。

2、星环科技
星环科技专注于向量数据库的研发和应用，拥有自主知识产权的图数据库产品StellarDB，以及向量搜索引擎和向量计算引擎等配套产品。公司的数据安全管理平台Defensor3.3版本，全面支持Oracle、MySQL等主流数据库。此外，MLOps是英伟达AI生态系统建设的基石。公司主营业务为数据的集成、存储等数据全生命周期提供基础软件及服务。

3、每日互动
每日互动是全国除互联网通信运营商之外最大的智能终端行为数据拥有者，其开发者服务SDK累计安装量突破830亿，去重日活达到4亿，每天收集40T的数据。每日互动拥有数据智能操作系统“每日治数平台”，并将数据挖掘、萃取和治理能力向各行业输出。

4、汇纳科技
汇纳科技于2023年3月31日的互动中表示，公司汇客云大数据平台为苹果、安德玛等多家知名品牌零售提供采集与分析数据服务产品等。公司的实体商业数字底座包含大量线下商业客流等大数据资源，可为AIGC领域的各类模型训练提供高质量数据资源。

5、创意信息
创意信息是向量数据库领域的龙头公司，其业务涵盖国产CAD、太空互联网和向量数据库。此外，该公司还有可能在华为或国资战略投资两个牛B子公司中获得投资。

作为国内企业级Linux市场的拓荒者，公司TurboLinux已经服务中国石化全国35000余座加油站IC卡工程长达21年的时间，且保持零差错运行，公司产品及综合解决方案主要面向以下游客户数据采集、数据存储等需求，客户包括中国移动、国家电网等。

6、易华录
公司的云安全业务主要涵盖网络安全规划和网络安全体系建设，已经在全国形成规模，在京津冀、长三角等全国算力网络国家枢纽节点建设数据湖。此外，公司提供合规的高质量人工智能基础训练资源开放服务、行业定制化训练数据服务，以及提供便捷一站式AI模型开发服务的能力。

7、中科信息
AI算法和行业应用能力方面处于国家队的顶尖水平，拥有多个行业应用的优质数据资源，可以与大模型在落地具体行业应用方面起到关键作用。公司牵头与中科曙光、中科微等单位联合研发面向多模态边缘云计算平台，应用于AI创天府项目。此外，公司自主研发NLP技术，在政务大数据领域，利用大数据等优势，推出了多个产品和解决方案，并实现了落地应用。