自ChatGPT爆火，国内头部平台型公司一拥而上，先后发布AGI或垂类LLM，但鲜有大模型基础设施，比如向量数据库。
7月4日，腾讯云弥补了这一不足，推出能被广泛应用于大模型训练、推理和知识库补充等场景的腾讯云向量数据库Tencent Cloud VectorDB，这是国内首个从接入层、计算层、到存储层提供全生命周期AI化的向量数据库。
什么是向量数据库？腾讯的目的是什么？对B端应用方，这有什么好处？
国内首个全生命周期VectorDB
ChatGPT让LLM成为AI赛道焦点，向量数据库也由此成为热门话题。向量数据库就可为LLM插上一个廉价但有效的“外接大脑”。
这话怎么说？
首先，向量通常用于在多维空间中表示数据值/点的位置、特征或属性；而向量数据是一种数学表达，即用一组有序的数值（通常是浮点数），表达一个对象或数据值/点。
举个例子，在计算机视觉中，可以通过数值（即像素值）表达图像，这组数值构成一个向量。每个数值对应图像某个像素的颜色强度。比如，一幅8x8的灰度图像，即一个包含了64个数值的向量。
其次，向量并非专用于AGI，一开始被用于推荐类AI。由于向量能被用于在多维空间中的数据点的特性，因此被用于推荐类AI的个性化推荐。在推荐系统中，无论是用户，还是物品，都能用向量表示。
比如，某个用户对服饰颜色、款式、材质、用途等有个性化偏好，这些偏好可用数值向量概括。通过计算用户向量与物品向量之间的相似度，实现个性化推荐。
在AI世界中，向量被用于表达物理世界的万物，而LLM的兴起，对向量数据的存储和计算需求，得以大规模释放。
在2022年12月前，向量在各种AI推荐系统中已经得到深度应用。正因为如此，向量数据才会散落在数量庞大的推荐系统文件中，没有形成专门的向量数据库。
向量数据结构虽然较为简单，但因为应用场景极多，比如机器视觉、文本和图像处理、神经网络、自然语言处理等多模型AGI领域，故算法也相应种类繁多。
在多系统中调取/检索向量数据，耗费的GPU和CPU资源量级极为庞大，因而成本高而效率低下。腾讯云数据库副总经理罗云说，“当我们使用向量数据库Workload（工作量）越来越大，插件式数据库就会面临挑战。”
从2019年开始，有些通用/插件数据库，就开始增加对向量数据库的支持，比如ElasticSearch、Redis和PostgreSQL。
腾讯云此次发布的向量数据库，最早也是始于2019年。那会儿腾讯云推出一个叫做“OLAMA”的分布式向量数据库存储技术引擎，成为腾讯云向量数据库底座之一。OLAMA目前可支持十亿级别的单行向量数据索引、查询 QPS达到百万、响应延迟为20毫秒。
从2019年开始，腾讯云持续地丰富OLAMA引擎的AI能力，比如添加了好几种向量索引算法，像Embedding算法和Segment算法，还包括NLP（自然语言）检索能力等等。
向量数据算法的作用是什么？
简单地说，怎么能更快速、更准确、更低成本和更低时延找到向量，以及如此找到那些更相似的向量，这是向量数据算法的目的，也是此次腾讯推出的向量数据库改进算法能力的体现。
腾讯PCG大数据平台部搜索推荐Senior Tech Lead郑伟说，“除了快速高效低时延，腾讯云向量数据库另外一项大的改进，就是在做到低成本的同时，OLAMA引擎的稳定性还得到了大幅提升。”
第三，在应用性方面，腾讯云向量数据库做了大量改进，“怎样能更自动化、更智能地对外提供服务。”郑伟说，“在大模型出来后，怎么样能更好地贴合大模型做更多扩展，比如用户只要敲敲键盘，就能通过用我们的向量数据库，得到各种账单、各种数据和各种报表等。”
降本增效，提供记忆能力
腾讯云推出专业向量数据库，源自需求端的强力推动。
据罗云透露，“基本上每天不止1-2客户前来咨询向量数据库什么时候能给他们使用。”
向量数据库有三个阶段需求：第一个阶段，类型必须是向量数据库。罗云说，由于腾讯云从2019年就开始持续迭代向量数据库存检引擎，到现在，这步已直接跨越；第二个阶段，要解决成本问题。比如单QPS（每秒查询推理响应速度：Query Per Second）成本，需求方一次查询需要花多少钱。
第三个阶段，就是B端用向量数据库的易用性，这需要腾讯云具有丰富的行业的AI应用经验。向量数据库，用于向量提供存储和检索，需求方要把非结构化数据（如一段文本变成向量），要把文本分段，分段之后要找到合理模型做Embedding（向量）。
在ML（机器学习）和NLP中，Embedding是一个N维的实值向量，几乎可用于表达/描述任何形式，如文本、声音或视频等。实值的Embedding能描述单词语义，主要是因为Embedding向量能根据单词在语言上下文（Context）中出现的形式达成学习。
腾讯云向量数据库已在QQ浏览器、腾讯视频、腾讯游戏、QQ音乐、搜狗输入法等30+业务场景中得到应用。当前，腾讯云团队还处于满足需求的第三个阶段，重点是“围绕AI化提升产品整体的应用性”，罗云说。
为什么LLM要用到向量搜索技术？
如果给定一个对象，在一个集合中找到与之最相似的对象的过程，就是向量搜索。文本或图片等内容，都能通过将其转换为向量的表示方式，进而将文本或图片的相似度问题转换为向量的相似度问题。
这里有个问题，就是LLM场景模型的上下文有个长度限制。比如，ChatGPT 3.5上下文长度限制是4k tokens。超出Context长度，ChatGPT就会“失忆”，影响交互结果（或称Context Learning）的准确性。
但是，向量搜索拥有的能力之一，就是将超出上下文长度限制的文本划分成较短的组（Chunks），再将不同的组转换为Embedding。这就相当于向量搜索拥有记忆能力。LLM用向量数据库，就类似于有了一个外部大脑。通过Embedding，能找到与提示（Prompt）最相关的信息。
从这个角度上说，向量数据库承担了LLM的Context Learning的记忆任务，从而提高了GPT的交互准确性。
此外，由于基于以Transform架构为基础的LLM的AI训练耗时长，成本高，因此就很难将最新的素材（数据）加入LLM，这被称为LLM的时效限制。若终端用户又急需LLM数据做即时更新，这时向量数据库的作用就很显著。
LLM的空间限制也很明显，比如B端用户的私域数据，不方便提供给LLM训练平台做高频集训。这时，B端用户就能将私域数据放在向量数据库中，需要推理时，就临时取调给LLM。这样做的好处是数据安全，而且训练效率高、成本低。
为什么能实现这一点？
因为向量数据库专门用于存储和查询向量数据，业界称之为大模型的“海马体”。
腾讯云向量数据库最高支持10亿级向量检索规模，延迟控制在毫秒级，相比传统单机插件式数据库检索规模提升10倍，同时具备百万级每秒查询（QPS）的峰值能力。
将腾讯云向量数据库用于大模型预训练数据的分类、去重和清洗相比传统方式，能提升10倍效率。如将向量数据库作为外部知识库用于模型推理，则可降低2-4个数量级的成本。