大模型时代数据库技术创新

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文章摘要

朱洁在2024年6月的ArchSummit深圳站上，就数据库与大模型的结合进行了深入探讨，分享了向量数据库和大模型在数据库运维中的应用实践。
AI时代的到来使得向量数据库和智能运维技术成为新宠。
向量数据库主要应用于相似度检索、语义检索和RAG（检索增强生成）场景。
RAG技术通过向量相似度检索技术辅助大模型生成更准确的答案，解决了大模型知识更新不及时等问题，目前超过80%的落地应用采用RAG技术。
RAG技术的优势在于成本效益、性能、问答稳定性、解决复杂问题的能力以及问题的可定位性。
朱洁进一步分析了RAG技术在私域知识库场景中的应用，强调了向量数据库需要支持全生命周期的数据管理能力，包括版本管理、复杂查询和多租户能力等。
她认为，专业的向量数据库在系统架构、索引和存储方案上相比传统数据库有明显优势，更适合大模型时代的需求。
百度智能云推出的AI原生向量数据库VectorDB具备分布式架构、高性能访问、全栈能力和企业级特性。
VectorDB支持百亿级存储和高维向量，采用深度索引算法优化，提供全面的开源算法支持和自研的puck算法，性能显著优于开源方案。
它还支持主流开源框架和百度内部的embedding库，实现更好的实体和短语识别，并具备弹性和高可用的企业级能力。
VectorDB的核心技术体系包括全栈数据库体系，从接入服务到底层存储适配，以及配套的生态集成和集群管理能力。
其成熟的分布式架构允许系统各层扩展，包括无状态的代理节点、通过raft协议实现高可用的管理节点，以及支持自动failover和弹性伸缩的数据节点。
这些特性使得VectorDB成为一个成熟、功能齐全、性能卓越且简单易用的产品。