隨著AI大模型產(chǎn)品及應(yīng)用呈現(xiàn)爆發(fā)式增長，新的AI時代已經(jīng)到來。向量數(shù)據(jù)庫可與大語言模型配合使用，解決大模型落地過程中的痛點，已成為企業(yè)數(shù)據(jù)處理和應(yīng)用大模型的必選項。在近日舉行的華為全聯(lián)接大會2023期間，華為云正式發(fā)布GaussDB向量數(shù)據(jù)庫。GaussDB向量數(shù)據(jù)庫基于GaussDB開發(fā)，具備一站式部署、全棧自主創(chuàng)新的優(yōu)勢，并且在ANN－Benchmarks中排名第一，技術(shù)實力深厚。在大模型技術(shù)、產(chǎn)品和應(yīng)用層出不窮的當下，GaussDB向量數(shù)據(jù)庫將為大模型行業(yè)深度賦能，加速盤古大模型行業(yè)落地。

向量數(shù)據(jù)庫專門用于存儲和查詢向量數(shù)據(jù)，能夠高效地執(zhí)行向量空間中的搜索和比較操作。如果把大模型比作人的大腦，那么向量數(shù)據(jù)庫就如同大模型的“外腦”，能夠為大模型提供長期記憶。當前，向量數(shù)據(jù)庫被廣泛地應(yīng)用于大模型訓練、推理和知識庫補充等場景，幫助解決數(shù)據(jù)實時性、隱私性和上下文長度限制等三大挑戰(zhàn)，助力大模型開發(fā)者和用戶突破時間和空間上的限制，加速大模型的訓練和應(yīng)用。

　　具體來說，在實時性方面，向量數(shù)據(jù)庫可滿足秒級甚至毫秒級數(shù)據(jù)更新的需求，解決大模型預(yù)訓練或微調(diào)都需要天甚至月級以上時間，導致知識庫新鮮度相對滯后的問題，減少大模型的“幻覺”。在隱私性方面，通過向量數(shù)據(jù)庫本身的權(quán)限控制，能真正實現(xiàn)隱私數(shù)據(jù)自主可控不出端。只需使用通用大模型外掛