未來AI場景，會是向量數據庫為主？還是傳統數據庫向量化呢？
這幾年，向量數據庫這個詞在AI圈子里火得不行。
有人說它是AI的“記憶庫”，有人說它是大模型的“外置大腦”。
那么，向量數據庫到底是什么？它和傳統數據庫有啥區別？在AI場景中又有什么用？
今天，我們一起來研究一下。
1.什么是向量數據庫？
簡單來說，向量數據庫是一種專門用來存儲、管理和查詢向量數據的數據庫。
那什么是向量呢？你可以把它理解為一串數字，用來表示某個對象在多維空間中的位置。
比如，一句話、一張圖片、一段音頻，甚至是一個用戶的行為，都可以被AI模型轉換成向量。
假設你讓AI看一張貓的照片。
圖片
它不會記住“貓有耳朵、胡須、圓眼睛”，而是把這張圖變成一串神秘數字，比如[0.3, -0.7, 1.2…]。
這串數字就是向量，相當于這張圖的“數字指紋”。
這些向量不僅包含了語義信息，還能通過計算向量之間的距離來判斷它們的相似性。
而向量數據庫的任務，就是高效地存儲這些向量，并快速找到與某個向量最相似的其他向量
2.向量數據庫 vs 傳統數據庫
那向量數據庫跟傳統數據庫相比，究竟有哪些區別呢？
這里讓DeepSeek整理了一張表格：
特性 | 向量數據庫 | 傳統數據庫 |
數據類型 | 主要處理高維向量數據 | 處理結構化數據（如文本、數字、日期等） |
數據存儲 | 存儲向量嵌入（embeddings） | 存儲表格形式的數據 |
查詢方式 | 支持相似性搜索（如最近鄰搜索） | 支持精確匹配和范圍查詢 |
索引結構 | 使用專門索引（如HNSW、Annoy） | 使用B樹、哈希索引等 |
應用場景 | 適用于AI、機器學習、推薦系統等 | 適用于事務處理、報表生成等 |
性能優化 | 針對高維數據相似性搜索優化 | 針對事務處理和復雜查詢優化 |
數據規模 | 適合處理大規模非結構化數據 | 適合處理結構化數據 |
查詢語言 | 可能使用自定義查詢語言或API | 使用SQL等標準查詢語言 |
數據關系 | 通常不強調數據間的關系 | 強調數據間的關系（如主鍵、外鍵） |
一致性 | 可能犧牲一致性以換取性能 | 通常保證強一致性 |
3.向量數據庫在AI場景的實際應用
搜索
傳統搜索：輸入“紅色運動鞋”，返回的可能是包含“紅色”和“運動鞋”兩個關鍵詞的商品，但未必符合你的預期。
向量搜索：通過理解你的搜索意圖，返回風格、顏色、款式都最相似的運動鞋！
實際應用： 電商的“以圖搜圖”、人臉識別。
生成內容
當你問大模型一個問題時，它并不是“死記硬背”地返回答案，而是從數百萬個向量中找到最匹配的回答！
比如：
輸入問題向量 → 找到最相似的問題 → 返回最佳答案
這樣可以讓 AI 更具上下文理解能力，提高問答準確性！
比如開源知識問答工具MaxKB的原理，可以看下面這張圖：
圖片來源：https://maxkb.cn/docs/system_arch/
在實際工作中，可能我們想要實現一個功能全面的智能客服，需要在知識庫里錄入大量的知識內容。
而用戶每次詢問的時候，假如把所有知識都發給大模型，不單單效率很低，也會多消耗很多token。
所以就需要對知識庫進行向量化。
我們在知識庫導入內部文檔，MaxKB會對文檔進行自動分段并存儲在本地。
然后經過內置的向量模型對分段的內容進行向量化處理。
最后存儲到PostgreSQL數據庫中。
當用戶提問時，也會對問題進行向量化處理，并優先從向量庫中搜索相似度比較高的分段。
再結合提示詞給到大模型，最后輸出問題。
實際應用： ChatGPT、DeepSeek、知識庫、AI客服等。
推薦系統
為什么短視頻平臺推薦如此精準？
背后就是你的瀏覽記錄、觀看時長、點贊行為都會被轉換成向量。
向量數據庫找到與你興趣最相似的內容，讓你越刷越上癮 。
實際應用： 抖音、B站。
4.向量數據庫的代表性產品
目前最流行的向量數據庫包括：
Milvus（Zilliz）
FAISS（Facebook AI
Weaviate
Pinecone
等。
5.一些支持向量檢索的傳統數據庫
PostgreSQL 上的 PGVector
Redis
ClickHouse
ES
MySQL 9.0，在Heatwave上支持了向量類型（可惜社區版暫時不能用）。
等等。
