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)庫所無法實現(xiàn)的。

　　如果說大語言模型為我們帶來了未來世界的一點光輝，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 向量引擎預覽版。該向量引擎在Amazon OpenSearch Serverless 中提供了一種簡單、可擴展、高性能的相似性搜索功能,讓用戶能夠輕松構(gòu)建由現(xiàn)代化機器學習 (ML) 增強的搜索體驗和生成式 AI 應用程序，無需管理底層向量數(shù)據(jù)庫基礎設施。

　　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，用戶不必擔心后端基礎設施的選型、調(diào)優(yōu)和擴展問題。因為大語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載搜索提供了單獨的計算資源，讓用戶可以實時無縫地獲取、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，可以加速模型的訓練和推理過程，提高模型的訓練速度和推理效率。

　　Amazon OpenSearch Serverless 向量引擎由開源 OpenSearch 項目中的 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。而大語言模型常應用于自然語言生成、對話系統(tǒng)等任務中，這些任務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。

　　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器學習和 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，包括改進緩存和合并等功能方面將要展現(xiàn)出怎樣強大的能力，讓我們拭目以待。