亞馬遜云科技向量數(shù)據(jù)庫 讓人眼前一亮

　　在我們討論亞馬遜云科技向量數(shù)據(jù)庫之前，我們必須先搞懂向量數(shù)據(jù)庫。

　　那么，向量數(shù)據(jù)庫是什么呢?簡單來說，向量數(shù)據(jù)庫就是一種專門用于處理和查詢向量數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫。與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫以表格形式組織和存儲數(shù)據(jù)不同，向量數(shù)據(jù)庫采用多維數(shù)值數(shù)組的形式處理和存儲數(shù)據(jù)。它的主要目標(biāo)是支持高效的向量相似性搜索和查詢。因此，向量數(shù)據(jù)庫在人臉識別、圖像搜索、視頻分析、語音識別、推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。它能夠?qū)崿F(xiàn)高效的數(shù)據(jù)檢索和分析，具備“記憶”功能，這是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫所無法實(shí)現(xiàn)的。

　　如果說大語言模型為我們帶來了未來世界的一點(diǎn)光輝，那么向量數(shù)據(jù)庫就是打開未來世界之門的鑰匙。為什么這么說呢?接下來我們就以亞馬遜云科技向量引擎Amazon OpenSearch Serverless為例展開我們今天的話題了。

　　亞馬遜云科技宣布推出 Amazon OpenSearch Serverless 向量引擎預(yù)覽版。該向量引擎在Amazon OpenSearch Serverless 中提供了一種簡單、可擴(kuò)展、高性能的相似性搜索功能,讓用戶能夠輕松構(gòu)建由現(xiàn)代化機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 增強(qiáng)的搜索體驗(yàn)和生成式 AI 應(yīng)用程序，無需管理底層向量數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)設(shè)施。

　　構(gòu)建于 Amazon OpenSearch Serverless 的向量引擎天然具備魯棒性。使用向量引擎，用戶不必?fù)?dān)心后端基礎(chǔ)設(shè)施的選型、調(diào)優(yōu)和擴(kuò)展問題。因?yàn)榇笳Z言模型在處理文本數(shù)據(jù)時，常常將文本轉(zhuǎn)換為高維向量。這些向量數(shù)據(jù)規(guī)模龐大，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)難以高效存儲和查詢。向量數(shù)據(jù)庫專為存儲和查詢向量數(shù)據(jù)而設(shè)計，能夠提供高效的數(shù)據(jù)存儲和檢索功能。

　　亞馬遜云科技向量引擎為索引和工作負(fù)載搜索提供了單獨(dú)的計算資源，讓用戶可以實(shí)時無縫地獲取、更新和刪除向量，同時確保用戶查詢性能絲毫不受影響。而大語言模型的訓(xùn)練和推理過程需要大量的向量計算。通過向量數(shù)據(jù)庫提供的高效向量計算和查詢功能，可以加速模型的訓(xùn)練和推理過程，提高模型的訓(xùn)練速度和推理效率。

　　Amazon OpenSearch Serverless 向量引擎由開源 OpenSearch 項(xiàng)目中的 k 近鄰(kNN)搜索功能提供支持，該功能能夠提供可靠而精確的結(jié)果。而大語言模型常應(yīng)用于自然語言生成、對話系統(tǒng)等任務(wù)中，這些任務(wù)常常涉及相似性搜索和推薦。向量數(shù)據(jù)庫提供了向量相似度計算的能力，可以支持更加智能的文本匹配和語義搜索，提升用戶體驗(yàn)。

　　除了上述，亞馬遜云科技向量引擎對于大語言模型的“大腦作用”之外，向量引擎支持相同的 OpenSearch開源套件API，而且通過集成 LangChain、Amazon Bedrock 和 Amazon SageMaker，用戶可以輕松地將首選機(jī)器學(xué)習(xí)和 AI 系統(tǒng)與向量引擎集成。

　　以上功能還只是該向量引擎預(yù)覽版的功能就已經(jīng)能看出其性能的“魯棒性”，以及其對大語言模型不可或缺的作用。在可以預(yù)期的未來幾年內(nèi)，亞馬遜云科技向量引擎正式版就可能即將問世，其在優(yōu)化向量圖的性能和內(nèi)存使用，包括改進(jìn)緩存和合并等功能方面將要展現(xiàn)出怎樣強(qiáng)大的能力，讓我們拭目以待。