在模型推理过程中，向量数据库也可解决AI大模型知识的时效低、输入能力有限以及准确度低的问题。

接下来，我们就向量数据库在AI大模型各环节赋能的技术原理和实际应用案例进行深入分析。

图 6：AI大模型MLOps过程中向量数据库的功能

（一）向量数据库既能提升 AI 大模型各环节效率，又能保障用户数据安全

向量数据库在AI大模型训练和推理过程中有较大的应用空间。

向量数据库是专门用于存储和管理向量数据，其主要特点是能够高效地存储和查询大规模的向量数据。

它通常采用基于向量相似度的查询方式，即根据向量之间的相似度来检索数据。

这一功能特点不仅使得其可以提升训练过程中特征提取和数据检索等任务的效率，还在推理过程中有效保护用户隐私数据、保障应用过程的数据安全性。

1. 在AI大模型训练过程中，向量数据库可以有效提升数据检索、特征提取等任务的效率

针对海量和多源训练数据，向量数据库统一数据格式，为训练任务效率提升打好基础。

• AI大模型训练的数据量庞大、数据类型多样，且训练过程设计过程复杂、耗时较长的数据检索过程。

• 通过实践摸索，AI算法开发人员发现向量数据库具备提升模型训练的工作效率的工具软件。

向量数据库可以将文本、图像等各种类型数据转换为一个固定长度的向量。

转化后的向量数据不仅统一了数据格式，便于各类型数据之间的交互和计算，还可以应用相似度检索的算法来减少大规模检索过程的时间消耗。

具体来说，向量数据库在AI大模型训练过程中的功能包括：

（1）转换数据结构，统一数据格式，加速特征提取：向量数据库可以将图像、音频和视频等数据数据，转化成为统一格式的向量数据。在特征提取任务中，统一格式的向量数据的处理和计算效率有明显提升。

（2）利用相似性检索的算法加速大规模数据检索：在AI大模型训练过程中，大规模数据搜索的过程往往耗时较长。向量数据库通过ANN（Approximate Nearest Neighbor）算法给不同的向量数据构建索引，有效提升搜索效率，缩短训练时间。

（3）在模型更新和再训练过程中，减少训练量：当用户想要更新AI大模型时，向量数据库允许用户只更新部分数据，而不是整个数据集。这可以节省大量的计算资源和时间，特别是在数据集很大且更新频繁的情况下。

不同类型的数据转化成为向量嵌入的方式不同，统一的数据处理工具是关键。

• 一般而言，数据都需要进行编码，转化成向量嵌入（Embedding）后才开始训练，而不同类型的数据转化成为向量嵌入的方式不同。

• 对于文字类信息，在字词的属性（主谓宾）等较为固定的情况下，语句中的语义信息的提取和识别有规律可循。

• 将标点符号、不同属性的字词编码，根据其在文中的作用对编码反复进行排列组合的训练即可以得到一组向量嵌入。

• 而图像类数据的编解码难度更大。图像数据是大量像素排列组合而成的，不仅单个像素的固定属性难以确定，其排列组合的方式也无规律可循。

与一般的AI模型相比，AI大模型需要对多种类型数据进行编码、配对、拟合，导入数据开始训练的过程更加复杂。

图 7：自然语言类AI大模型的训练原理

图 8：Vision Transformer大模型的训练原理

在数据导入阶段，向量数据库可以支持多种类型数据转化成为向量嵌入。

• 向量数据库支持不同类型数据导入AI模型训练中，解决了此前针对不同类型的数据导入需要采用不同数据处理平台的难题。

• 在训练过程中，大规模未标记的数据首先输入浅层的神经网络中进行训练，其输出结果为具有标识的统一格式的向量，可以被深层的神经网络识别。

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由于AI大模型的训练涉及的数据量庞大，向量嵌入的方式可有效提高模型训练的效率和准确性，已经成为AI大模型的标准流程。

图 9：非结构化数据转换为向量数据并在AI任务中的应用

在AI大模型的训练过程中，向量数据库可以用于加速特征提取和数据检索。

在训练过程中，原始数据转换为向量数据后更好的适应了AI计算中涉及大量的矩阵运算。

• 向量化后的数据将单一维度的运算扩展到高维度的矩阵运算，从而提升单次运算能力。

• 向量数据库针对矩阵运算提供了丰富的操作符，如点积、范数、索引查找等，对于特征提取、抽象化等都有很好的性能满足。

此外，向量数据库还可以提供快速随机访问和批量读取功能，在训练过程中快速加载和检索海量数据。

图 10：向量化后的数据在向量空间中的分布示意

图 11：高维向量数据涉及的矩阵运算示意

2. 在AI大模型推理过程中，向量数据库可以有效保护用户数据隐私并提升推理任务的准确率

向量数据库在企业用户隐私保护和推理任务准确性方面有突出表现。

• 在AI大模型应用过程中，下游用户一方面需要通用AI大模型访问企业私域数据，另一方面又需要防止企业隐私信息泄露。

• 在这一过程中，向量数据库作为通用AI大模型和企业私域数据间的桥梁，可以有效满足用户这一需求。

其次，融合了最新资料和专业知识的向量数据库可有效解决通用的AI大模型知识的时效低、输入能力有限以及准确度低的问题。

具体来说，向量数据库在AI大模型推理过程中的功能包括：

（1）为大模型提供外挂知识库，提升模型时效性与准确性：用户希望大模型能根据最新的数据来回答问题，但大模型的训练语料在时效性上有一定局限。

• 此外，企业都有自己内部独有的知识库，出于数据安全考虑，难以直接应用于大模型的预训练和微调阶段。

• 在此情况下，向量数据库可以充当外挂知识库，为大模型提供最新数据或者企业客户独有的内部知识库。

通过从知识库中检索与输入相关的信息，作为上下文和问题一起输入给AI大模型，基于信息生成答案，可以提升大模型的时效性与准确性。

（2）为大模型提供长记忆能力，突破Token数限制，避免上下文信息丢失：大模型有上下文长度限制，一旦超过了最大Token数，便会忘记上下文。

而向量数据库可以记录客户端和大模型之间的对话信息，接收到新的消息时可以从整个历史会话记录中检索与当前消息相关的人机交互信息，为大模型提供长期记忆。

因此可以突破大语言模型对Token数的限制，避免上下文信息丢失的问题。

（3）为大语言模型提供缓存能力，减少调用开销，提升响应速度：当用户触发查询时，在调用AI大模型之前，系统可以生成向量并执行缓存查找，若缓存命中，就可以直接返回结果，不需再调用AI大模型，因此可以实现快速响应，并减少对大模型调用的开销。

表 3：向量数据库在AI大模型推理应用中的具体功能

存入隐私数据的向量数据库外挂在AI大模型上，拓展交互信息范围，保护用户隐私。

通过互联网公开数据训练的通用AI大模型难以覆盖专业性较强以及最新的新闻数据。

• 而用户可以将最新资料和专业知识存入向量数据库中，外接到通用AI大模型来解决这一问题。

• 此外，用户还可以设置向量数据库的访问权限，来限制AI大模型将其中数据作为训练语料。向量数据库的实时更新、灵活编辑以及隐私保护的特点较好的弥补了通用AI大模型的缺陷。

• 在ChatGPT的插件系统中，用户即可在外接的向量数据库中预先增加和编辑特定信息，再通过调用该插件后实现对于特定问题的回答。

我们认为，外接的向量数据库可以将用户特定信息融入到交互内容中，不仅大大拓展了AI大模型交互信息的范围，还保证了用户信息的私密性，应用前景广阔。

图 12：Weaviate向量数据库嵌入ChatGPT Plugins插件系统示意图

（二）在AI大模型的推理过程中，向量数据库可以提升推理的效率和准确性。

在推理阶段，向量数据库可以提供快速的向量索引和查询功能，以便快速地找到所需的特征向量。

• 与传统的基于关键字的搜索相比，向量数据库可提供基于ANN算法的语义搜索功能。

• AI大模型可以更好的理解用户的搜索意图，并将搜索请求扩展到相关领域的信息，快速、准确定位到与问题最相关的信息，缩短生成内容的反馈时间。

• 此外，在大型分布式环境中,向量数据库还具有高效的并行计算能力，可以充分利用硬件资源，进一步加快推理速度，以应对海量数据的处理需求。

图 13：向量空间中相似性检索功能示意图

在应用阶段，AI大模型存在较多的向量相似性搜索需求。

AI大模型和用户交互的信息往往包含大量的非结构化数据。例如，用户将图片输入到GPT-4后，就图片信息进行问答。

在这一过程中，原始的图像（由像素组成）需要转化成为向量数据才能被AI大模型识别和理解，之后这一组向量数据需要遍历庞大的神经网络，搜索与之对应的另一组向量数据后才能生成用户想要的文字。

向量搜索的过程往往耗时较长，可能会影响到即刻需要得到内容生成的用户体验。而向量数据库通过ANN算法给不同的向量数据构建索引，有效提升搜索效率，缩短生成内容的反馈时间。

图 14：自然语言类AI大模型生成文本的原理

图 15：基于向量检索的大语言模型人机交互原理

（三）向量数据库在 AI 各场景应用前景广阔

从实际应用案例来看，向量数据库在AI大模型的训练和推理过程中降本增效的效果已有所显现。

• Pinecone、Weaviate等向量数据库通过数据清洗、去重，将优化后的数据集导入模型训练过程，较大提升了训练效率。

• ChatGPT Plugins插件系统外接向量数据库，不仅大大拓展了AI大模型交互信息的范围，还保证了用户信息的私密性。

• Qdrant向量数据库产品与Pienso合作，已经实现在开源AI大模型的基础上开发私域大模型。

接下来，我们通过实际应用案例的分析，介绍向量数据库的应用前景。

1. 向量数据库已应用于数据清洗、向量嵌入转换、私域大模型开发等训练过程向量数据库可实现低质量数据的快速辨别和清洗，优化训练数据集。

Altas是一个数据管理平台，通过接入Pinecone、Weaviate等向量数据库，实现训练数据的清洗和去重。Atlas首先对文本语料库进行语义层面的分析，通过ANN的算法将具有相同属性的数据进行聚类，并以向量形式嵌入到可视化地图上。

在可视化的界面中，用户可使用工具对数据进行标注，根据业务需要，对特定类别数据进行清洗和筛选。

之后，AI模型可以从Atlas中获取优化后的数据集用于后续的训练任务。

我们认为，数据清洗和筛选是AI模型训练必不可少的环节，向量数据库已实现对大规模非结构化数据进行分类、标注和清理，优化数据集，从而有效提高AI模型的训练效率。

图 16：向量数据库优化训练数据集过程示意图

向量数据库可以为企业客户提供私域大模型解决方案，同时保护数据安全。

Pienso与向量数据库Qdrant合作，为客户提供私域大模型解决方案。用户可以基于私有数据，使用简单的可视化界面在各种流行的开源模型上开发定制AI模型。

通过向量数据库提升了AI模型的准确性，同时保留了广泛的上下文窗口，让模型能够更全面地理解对话或文档，产生贴近语境的输出，以及加速用户模型的训练和推理过程。

在这种方案下，Pienso保证用户的数据只能自用，不会被拿去训练其他模型，保障了用户隐私和数据安全。

图 17：向量数据库在AI大模型训练过程中的应用

2. 向量数据库已应用于问答系统、图像检索、推荐系统等推理应用场景

在模型推理场景中，向量数据库的高性能的向量存储和检索能力已经在问答系统、图像检索、推荐系统等多种AI场景中广泛应用：

（1）外挂知识库：在外接的向量数据库中可以预先增加和编辑特定信息，再通过ChatGPT 调用该插件后实现对于特定问题的回答；

（2）提升AI模型生产内容精准性：结合问答系统的自然语言问答能力和向量数据库的相似性检索能力，提供更准确和可靠的答案，实现高效问答服务；

（3）非结构化数据快速检索：通过相似性检索算法对图像、视频等非结构化数据快速搜索，实现反向图像搜索、对象检测、人脸比对等任务；

（4）个性化推荐：存储用户和物品的特征向量并对用户偏好和内容进行分析，通过计算相似度找到与用户历史行为或兴趣相似的物品，生成个性化推荐，提升推荐体验。

图 18：向量数据库在AI推理场景的应用

AI大模型可外接融合了用户特性信息的向量数据库，拓展知识边界，保护用户安全。

• ChatGPT Plugins系统已开放外接向量数据库，大大拓展了AI大模型交互内容的范围。

• 2023年3月，ChatGPT在推出的首批插件系统中包含了 Retrival 插件，其给向量数据库（包括Milvus、Pinecone、Qdrant、Redis、Weaviate 和 Zilliz）提供了统一的接口。

• 用户在外接的向量数据库中可以预先增加和编辑特定信息，再通过ChatGPT调用该插件后实现对于特定问题的回答。

• 我们认为，外接的向量数据库可以将用户特定信息融入到交互内容中，不仅大大拓展了AI大模型交互信息的范围，还保证了用户信息的私密性。

图 19：ChatGPT Plugins 插件系统选择接入Weaviate 向量数据库的界面

图 20：嵌入了Weaviate Retrival插件的ChatGPT回答内容效果示意

接入向量数据库的AI大模型已应用于企业内部数据的智能化和隐私保护。

随着向量数据库接入AI大模型可有效保护隐私信息安全的特性被企业级用户逐渐认识，部分商业客户以应用于实际业务中。

根据MongoDB在2023年12月5日的财报电话会议内容，其客户人力资源公司UKG已选择采用MongoDB的Atlas Vector Seach向量检索工具不仅有效提升其人员招聘各流程的数据的搜索效率以及资源对接的精准性，还保护企业用户的数据不泄露给AI大模型作为训练预料。

我们认为，向量数据库作为外挂知识库接入AI大模型后能够保护用户隐私数据的能力被企业级客户充分认识和理解后，其有望得到大规模推广。

图 21：MongoDB的Atlas Vector Seach向量检索工具应用于企业内部问题回答效果示意

向量数据库可外接最新资料和专业知识，增强AI大模型的时效性和专业性。

向量数据库公司Zilliz开发了一个开源工具OSSChat，整合了各开源项目的GitHub函数库及相关文档作为数据源，并将这些数据转换为向量存储在向量数据库中。

当用户与OSSChat进行交互时，系统会在向量数据库中进行相似性检索，将检索结果发送给ChatGPT作为输入问题，并最终生成精准的答案。

我们认为，通过结合 ChatGPT的自然语言问答能力和向量数据库的相似性检索能力，OSSChat 将开源社区中积累的内容构建成知识库，有效解决了ChatGPT在特定领域知识和实时信息方面的局限性，可以提供更准确和可靠的答案，实现高效问答服务。

图 22：ChatGPT与OSSChat回答特定问题示意

向量数据库基于快速的相似性检索能力，提升图像检索速度，兼具高可拓展性。

金融科技公司ChipperCash在向量数据Pinecone的基础上构建了一套身份验证系统，将人脸图像等身份信息转换为向量并存储在Pinecone向量数据库中，通过对Pinecone向量数据库的查询返回前三个最优匹配项，最后在后端进行查询以返回匹配结果。

该系统的主要优势包含：

（1）高实时性：能够迅速检索用户的相似自拍照，既能抓住并防止欺诈者，又不减缓合法新用户的验证速度；

（2）优化支出：减少了10倍的重复注册，实现了资金的更有效管理；

（3）高可扩展性：支持一次性处理数十亿个向量，支持长期内存需求，方便扩展并向数据集添加上下文（即自拍），拥有更多上下文信息的应用能够实现更快速准确的验证。

推出身份验证系统后，端到端延迟从原来的20分钟降低至不到2秒，Pinecone的搜索时间也不到200毫秒，因此结合了向量数据库后，身份验证系统在实时性、可扩展性及成本方面有了显著改进。

图 23：基于Pinecone构建身份验证系统后欺诈注册数量

向量数据库高效、精准检索用户和商品数据，提升商品推荐准确度。电子商务公司CRITEO将向量数据库，应用于内容平台的个性化推荐功能中，有效匹配用户需求，提升商品推荐的精准度。

向量数据库将用户的历史行为、画像和查询等特征转化为用户特征向量，并与商品向量结合，通过计算相似度找到与用户历史行为或兴趣相似的物品，生成个性化推荐。

在应对一些小众的查询时，传统的查询方式可能无法精确召回文档，甚至出现与查询无关的结果，但通过向量检索，可以提前抽取商品和查询的特征，并进行向量的近似召回，有效匹配了用户需求，提升了商品推荐准确度。

图 24：向量数据库为电子商务公司CRITEO提供智能推荐功能

企业应用AI大模型的需求和数据隐私保护的要求共同保障了向量数据库在垂直应用类AI的应用前景。

通过观察向量数据库在AI大模型各场景的应用，我们发现其不仅增强了AI大模型生成内容的精准性和及时性，还可以作为外挂知识库应用于垂直领域大模型的训练。

随着以ChatGPT为代表的通用AI大模型产品的成熟，各行业用户基于通用AI大模型开发的智能化应用带来的降本增效的效果显著。

通用AI大模型被各行业用户采用的意愿和需求大大增强。另一方面，数据安全防范和隐私保护在金融、医疗等行业的信息化和智能化升级中是必须考虑的前提。

这一特点让我们看到向量数据库产品在垂直领域智能化升级过程中几乎是刚需。

在各行业智能化升级过程中，向量数据库不仅可以将企业海量数据向量化后提升通用AI大模型应用的时效性和精准性，还可以保障企业隐私数据和信息不被通用AI大模型用作训练数据。

我们认为，随着微软365 Copilot以及ChatGPT企业版等标杆产品的落地，AI应用的发展正逐步由点扩散到面，各领域智能化升级的快速进展将大大增强向量数据库等相关产品的成长确定性。

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