历时 5 个月从零到一研发一款数据库产品，这些坑他们已经踩过了 ｜InfoQ 独家专访百度智能云向量数据库团队

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原标题：历时 5 个月从零到一研发一款数据库产品，这些坑他们已经踩过了 ｜InfoQ 独家专访百度智能云向量数据库团队
关键字：向量,数据库,数据,模型,报告
文章来源：AI前线
内容字数：23013字

内容摘要：

采访嘉宾｜百度数据库产品总架构师朱洁、百度数据库高级架构师郭波 作者 | 李冬梅
生成式人工智能技术发展带动了大规模预训练模型的广泛应用，向量数据库成为了整个发展链条中的重要一环。人工智能和机器学习可以将非结构化数据（文本，图像，视频等）转换成数学上的向量表示。向量数据库正是一种专门用于存储和检索向量数据的数据库，向量数据库实现对向量的处理从而实现了非结构化数据的检索和相似性计算。对于大模型来说，向量数据库意味着更高效、更精准的模型应用。
借着大模型崛起这股东风，众多向量数据库厂商也获得了资本的青睐。去年上半年，荷兰 AI 原生向量数据库厂商 Weaviate 获得 5000 万美元 B 轮融资；美国明星向量数据库厂商 Pinecone 宣布筹集了 1 亿美元的 B 轮融资。这些资本驻足的背后，是向量数据库的关注度已经达到了前所未有的高度。
那么，向量数据库为何会受到如此高的关注？那就要从向量数据库对于大模型的助益来说起。
大语言模型存在知识更新不及时、会产生幻觉、无法具备特定行业或私有知识，以及难以实现安全回答等问题。通过引入向量存储模块作为大语言模型的长期记忆体，通过向量存储模块

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