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人工智能在无处不在影响着我们的生活,而人工智能飞速发展的背后是需要对越来越多的海量数据处理,传统数据库已经难以支撑大规模的复杂数据处理。特别是大模型的出现,向量数据库横空出世。NVIDIA CEO黄仁勋在NVIDIA GTC Keynote演讲中首次提到了向量数据库,并强调它在构建专有大型语言模型组织中的重要性。作为新一代AI处理器,大型模型提供了强大的数据处理能力,而向量数据库则成为了存储能力的关键基础。
向量数据库是一种专门用于存储和查询向量数据的数据库系统,它采用向量化计算,能够快速处理大规模复杂数据,相较于关系型数据库有着更高的性能。与传统数据库相比,向量数据库可以处理高维数据,例如图像、音频和视频等,从而解决了传统关系型数据库的瓶颈。此外,向量数据库可以利用分布式、云计算和边缘计算等技术轻松地扩展到多个节点,从而实现数据处理规模的扩大,并提高向量数据的存储、管理和查询的稳定性。
我们不禁要问,向量数据库相比于传统数据库有如此亮眼的表现,背后是哪些核心技术在支撑呢?
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