大模型专题：大模型时代下的向量数据库：从设计到实践

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报告共计：19页

《大模型时代下的向量数据库：从设计到实践》由中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会和InfoQ极客传媒出品。文档主要介绍了大模型应用中的问题及向量数据库的相关内容。

大模型在构造问答、聊天等应用时存在数据时效、私域数据和长期记忆等问题。检索增强生成（RAG）可通过将各种形式的数据转换为向量，如视频、文本、音频等经Embedding Model处理后，根据索引快速检索相关内容或直接检索，再经LLM推理生成答案返回给用户。

向量数据库具有存储向量数据和与之关联的原始实体、建立索引高效进行向量近似搜索、配套调用接口和生态工具等特点。其技术路线包括从向量近似搜索和索引算法出发开发数据存储和管理能力，或从数据存储方案出发开发向量近似搜索功能和索引算法。

拓数派向量数据库PieCloudVector基于postgres内核打造，可单节点或分布式部署，有完整的ACID支持，使用SQL进行向量搜索，支持向量标量混合查询且对接了langchain框架。它支持多种主流向量近似索引算法和编码算法，可对接开源算法库并支持SIMD/GPU加速，还通过全局线程控制和自定义线程池降低开销和冲突。此外，它兼容国产硬件及操作系统。未来展望包括混合索引探索以优化向量标量混合查询以及集成主流大模型框架。总之，向量数据库在大模型时代具有重要作用，为数据存储和搜索提供了高效解决方案。

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