AI时代，重要的底层软件——向量数据库

       为什么？ 【大模型数据向量化表示】
AI大模型在训练过程中，不是理解独立的个体文字符号，而是向量化的表示。
区别是？【模糊计算、数据规模大、高效检索和分析】
与此前数据库“精确匹配”不同，向量数据库采用模糊匹配，选择最近似答案，实际上匹配无监督聚类的底层逻辑，因此在AI大模型中的训练和推理过程中将有更明显的需求。

此外，数据规模远超传统关系型数据库，并且计算密集型的计算方式对计算能力要求很高。在图片检索图片、音频检索非结构化文本等领域，将实现更高效应用。
海外进展？【AutoGPT已经集成】
AutoGPT集成的是向量数据库Pinecone（封闭源代码），海外较积极的向量数据库还有Milvus、Vespa、Weaviate、Vald、GSI和Qdrant等。将在推荐系统、图像搜索和类似应用程序中有更多应用。

来源：摘自申万宏源计算机研报