一个开源向量数据库，可存储对象和向量
源代码
https://github.com/yuanzhongqiao/weaviate
1）什么是向量数据库
2）向量数据库为什么是人工智能时代的基础设施
3）向量数据库的市场价值
1. 什么是向量数据库
向量数据库是一种专门用于存储和查询向量数据的数据库系统。向量是表示数据对象的数学实体，通常由一组数值组成，这些数值可以表示图像特征、文本嵌入、用户行为特征等。向量数据库通过高效的索引和搜索算法，能够在大规模数据集中快速找到与查询向量最相似的向量。
向量数据库的核心功能包括：
存储和查询向量数据：向量数据库专门用于存储和查询向量数据，这些数据来自于对文本、语音、图像、视频等的向量化。
k-NN索引等专门索引：向量数据库通过提供k-NN索引等专门索引来提供向量相似性搜索。
其他数据库功能：除了核心的向量数据存储和查询功能外，向量数据库还提供其他数据库功能，例如管理矢量数据以及其他数据类型、工作负载管理、访问控制等。
向量数据库在处理非结构化数据方面具有显著优势，能够高效地存储和检索大规模的向量数据，为机器学习和深度学习等应用提供有力支持。
2. 向量数据库为什么是人工智能时代的基础设施
向量数据库之所以成为人工智能时代的基础设施，主要原因如下：
处理非结构化数据的能力：在人工智能时代，非结构化数据（如图像、音频、文本等）的数量急剧增加。向量数据库能够将这些非结构化数据转换为向量形式进行存储和查询，从而实现对这些数据的高效处理和分析。
支持高效的相似性搜索：向量数据库通过提供高效的向量相似性搜索功能，能够快速找到与查询向量最相似的向量。这一功能在机器学习和深度学习中尤为重要，例如，在图像识别、自然语言处理等领域，相似性搜索能够帮助模型更好地理解和识别数据。
优化AI模型的性能：向量数据库能够为机器学习模型提供快速的数据检索功能，显著提升模型的训练和预测速度。同时，通过存储大量的向量数据，向量数据库还能够为模型提供更丰富的“长期记忆”，提高模型处理复杂任务的能力。
解决AI大模型的痛点：向量数据库通过其特有的机制，如轻量化更新机制、隐私保护机制、丰富知识参照以及缓存机制等，能够精准地解决AI大模型在应用中的一系列痛点，如训练时间长、更新慢、隐私保护问题、推理失真以及推理效率不高等。
综上所述，向量数据库通过其独特的向量化数据存储和检索方式，为人工智能时代提供了高效的数据处理和分析能力，成为推动AI技术发展的重要基础设施。
3. 向量数据库的市场价值
向量数据库的市场价值主要体现在以下几个方面：
满足市场需求：随着人工智能和大数据技术的快速发展，市场对高效处理非结构化数据的需求日益增长。向量数据库通过提供高效的向量数据存储和检索功能，满足了这一市场需求。
推动AI技术进步：向量数据库为机器学习和深度学习等应用提供了有力支持，推动了AI技术的不断进步和创新。例如，在图像识别、自然语言处理等领域，向量数据库的应用显著提高了模型的性能和准确性。
促进产业升级：向量数据库在金融、电商、医疗健康等多个行业中都有广泛应用，推动了这些行业的产业升级和智能化转型。例如，在金融行业中，向量数据库能够处理海量的交易数据，支持实时风险分析和欺诈检测；在电商行业中，向量数据库能够处理用户行为数据，支持个性化推荐系统。
创造经济效益：随着向量数据库技术的不断成熟和应用范围的扩大，其创造的经济效益也日益显著。一方面，向量数据库能够提高企业的数据处理和分析能力，降低运营成本；另一方面，向量数据库还能够为企业带来新的商业模式和收入来源。
据IDC调查数据显示，全球在AI技术和服务上的支出2023年将达到1540亿美元，到2026年将超过3000亿美元。其中，向量数据库为AI的开发、增强内容生成的准确性提供了重要技术支撑。东北证券预测，到2030年，全球向量数据库市场规模有望达到500亿美元，国内向量数据库市场规模有望超600亿人民币。这些数据都充分展示了向量数据库市场的巨大潜力和价值。
一个开源向量数据库，可存储对象和向量
源代码
https://github.com/yuanzhongqiao/weaviate
