各行各業的公司越來越明白，在現在、未來五年、未來20年及以后的時間里，做出數據驅動的決策是競爭的必要條件。數據增長——尤其是非結構化數據增長——超出了圖表，最近的市場研究估計，在數據的推動下，全球人工智能(AI)市場將以39.4%的復合年增長率(CAGR)擴張，達到422.37美元到2028年將達到10億美元。我們無法從即將到來的數據泛濫和人工智能時代中回頭。

這一現實隱含著AI可以對海量數據進行有意義的分類和處理，不僅適用于Alphabet、Meta和Microsoft等擁有龐大研發業務和定制AI工具的科技巨頭，也適用于普通企業甚至SMB。

精心設計的基于AI的應用程序可以極快地篩選極其龐大的數據集，以產生新的見解并最終推動新的收入流，從而為企業創造真正的價值。但是，如果沒有矢量數據庫，數據增長就不會真正實現操作化和民主化。這些標志著一種新的數據庫管理類別和利用對象存儲中未開發的指數級非結構化數據的范式轉變。矢量數據庫提供了令人麻木的新級別功能，特別是可以搜索非結構化數據，但也可以處理半結構化甚至結構化數據。

深入研究向量并進行搜索

非結構化數據——例如圖像、視頻、音頻和用戶行為——通常不適合關系數據庫模型；它不能輕易地分為行和列關系。管理非結構化數據的非常耗時、偶然的方法通常歸結為手動標記數據（想想視頻平臺上的標簽和關鍵字）。

標簽可能充斥著不太明顯的分類和關系。手動標記適用于精確匹配單詞和字符串的傳統詞匯搜索。但是，理解圖像或其他非結構化數據的含義和上下文的語義搜索，以及搜索查詢，對于手動過程來說幾乎是不可能的。

輸入嵌入向量，也稱為向量嵌入、特征向量或簡稱為嵌入。它們是數值——某種坐標——代表非結構化數據對象或特征，例如照片的組成部分、個人購買資料的一部分、視頻中的選定幀、地理空間數據或任何不適合整齊地放入關系數據庫表。這些嵌入使得瞬間、可擴展的“相似性搜索”成為可能。這意味著根據最近的匹配項找到相似的項目。

質量數據-和見解

嵌入本質上是作為AI模型的計算副產品出現的，或者更具體地說，是在非常大的高質量輸入數據集上訓練的機器或深度學習模型。為了進一步拆分重要的毛發，模型是在數據上運行的機器學習(ML)算法（方法或過程）的計算輸出。復雜且廣泛使用的算法包括用于計算機視覺的STEGO、用于圖像處理的CNN和用于自然語言處理的谷歌BERT。生成的模型將每個非結構化數據轉換為浮點值列表——我們的搜索支持嵌入。

因此，訓練有素的神經網絡模型將輸出與特定內容對齊的嵌入，并可用于進行語義相似性搜索。存儲、索引和搜索這些嵌入的工具是矢量數據庫——專門用于管理嵌入及其獨特結構。

市場上的關鍵是，任何地方的開發人員現在都可以將矢量數據庫添加到AI應用程序中，該數據庫具有生產就緒功能和對非結構化數據的閃電般快速搜索。這些功能強大的應用程序可以幫助公司實現其業務目標。

矢量數據庫策略從對您的業務有意義的用例開始

公司的綜合數據戰略越來越普遍地包括人工智能，但重要的是要考慮哪些業務部門和用例將受益最大?；谑噶繑祿鞓嫿ǖ腁I應用程序可以分析大量非結構化數據，用于營銷、銷售、研究和安全目的。推薦系統——包括用戶生成的內容推薦、個性化電子商務搜索、視頻和圖像分析、有針對性的廣告、防病毒網絡安全、具有改進語言技能的聊天機器人、藥物發現、蛋白質搜索和銀行反欺詐檢測——是首批突出的用例由矢量數據庫以速度和準確性很好地管理。

考慮一個電子商務場景，其中有數億種不同的產品可用。構建推薦引擎的應用程序開發人員希望能夠推薦對個人消費者有吸引力的新型產品。嵌入捕獲配置文件、產品和搜索查詢，搜索將產生最近鄰結果，通常以近乎不可思議的方式與消費者興趣保持一致。

選擇專用和開源

一些技術人員擴展了傳統的關系數據庫以支持嵌入。但是這種添加“向量列”表的通用方法并未針對管理嵌入進行優化，因此將它們視為二等公民。企業受益于專門構建的開源矢量數據庫，這些數據庫已經成熟到可以以比其他選項更低的成本對更大規模的矢量數據提供更高性能的搜索。

這種專門構建的矢量數據庫應該設計為可以輕松地為新興應用場景合并新索引，并支持靈活擴展到多個節點以適應不斷增長的數據量。

當公司采用開源戰略時，他們的開發人員可以看到使用工具發生的一切。沒有隱藏的代碼行。有社區支持。例如，Milvus是Linux基金會的一個人工智能和數據項目，它是一個眾所周知的企業首選矢量數據庫，由于其充滿活力的開源開發而很容易試用。在更廣泛的AI生態系統中設想它并為其構建集成工具會更容易。多個SDK和一個API使界面盡可能簡單，以便開發人員可以快速上手并嘗試使用非結構化數據的想法。

克服未來的挑戰

改變范式的新技術不可避免地會帶來一些挑戰——技術和企業方面的挑戰。矢量數據庫可以搜索數十億個嵌入，它們的索引在技術上與關系數據庫不同。不出所料，開發矢量索引需要專業知識?？紤]到它們的人工智能和機器學習起源，矢量數據庫的計算量也很大。大規模解決他們的計算挑戰是一個持續發展的領域。

在企業上，幫助業務團隊和領導層理解矢量數據庫為何以及如何對他們有用仍然是規范其使用的關鍵部分。矢量搜索本身已經存在了很長一段時間，但規模很小。許多公司并不真正習慣于訪問現代矢量數據庫提供的那種數據搜索和挖掘能力。團隊可能不確定從哪里開始。因此，傳達有關它們如何工作以及它們為何帶來價值的信息仍然是其創建者的首要任務。