17-4 向量数据库之野望4 – 科技热潮中前所未有的矢量数据库
chris • 8秒前 • 衍生者训练营-番外篇 • 阅读 1
2023 年：人工智能之年
2023 年是人工智能 (AI) 的关键转折点。大型语言模型 (LLM)已成为焦点，因其出色的自然语言处理能力而获得广泛认可。这种普及的激增大大扩展了机器学习应用的可能性，使开发人员能够构建更智能、更具交互性的应用程序。
在这场革命中，矢量数据库已成为一个关键组成部分，充当 LLM 的长期记忆。检索增强生成 (RAG)模型、智能代理和多模态检索应用程序的兴起证明了矢量数据库在提高多模态数据检索效率、减少 LLM 中的幻觉和补充领域知识方面的巨大潜力。
LLM 的发展也催化了嵌入技术的重大进步。根据HuggingFace 上的Massive Text Embedding Benchmark (MTEB) 排行榜，UAE、VoyageAI、CohereV3 和 Bge 等领先的嵌入模型均于 2023 年发布。
这些进步增强了 Milvus 等各种向量搜索技术的向量检索效率，为 AI 应用提供了更精确、更高效的数据处理能力。
然而，随着向量数据库的日益普及，关于专门解决方案必要性的争论也随之而来。数十家初创公司已进入向量数据库领域。许多传统的关系型数据库和 NoSQL 数据库已开始将向量视为重要的数据类型，许多公司声称能够在任何情况下替代专门的向量数据库。
当我们进入 2024 年时，这是一个反思整个矢量数据库行业的明智时机，特别关注 Milvus — 该领域的杰出产品。
2023 年：数字不会说谎
Milvus于 2019 年首次推出，率先提出了向量数据库的概念，并始终保持着高可靠性、可扩展性、搜索质量和性能的声誉。2023 年，Milvus 取得了令人瞩目的成绩，经历了重大转变，这主要得益于 LLM 的快速发展和 AIGC 应用的蓬勃发展。以下
