长文本杀不死RAG！SQL+向量 AI 数据库开源了！

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RAG 的出现使得大模型能从大规模的知识库中精确地抽取信息，并生成实时、专业、富有洞察力的答案。伴随而来的是 RAG 系统的核心功能向量数据库也得到了迅速发展，按照向量数据库的设计理念我们可以将其大致分为三类：专用向量数据库、关键字和向量结合的检索系统、SQL 向量数据库。

• 专用向量数据库以 Pinecone/Milvus 为代表。

• 关键字和向量检索系统以 Elasticsearch 为代表。

• SQL向量数据库以 pgvector（PostgreSQL 的向量搜索插件）和 MyScale AI 数据库为代表。

接下我们详细介绍下开源的 MyScale AI 数据库。

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MyScale AI 数据库是什么？

MyScaleDB 是一款高性能、可扩展且极具成本效益的 AI 数据库，旨在为构建和扩展 AI 应用程序提供坚实的数据底座。它将向量搜索和存储能力整合到一个可扩展的关系型数据库中，支持高效地存储和处理结构和非结构化数据，旨在减少工程复杂性，同时确保 AI 应用的最佳性能表现。

MyScaleDB 的重要特性之一是与 SQL 完全兼容，开发者可以很轻松地使用强大而熟悉的 SQL 查询来加速向量搜索和处理， 以构建生产级别的 AI 大模型应用。

得益于 SQL 数据库在海量结构化数据场景长期的打磨，MyScaleDB 同时支持海量向量和结构化数据，包括字符串、JSON、空间、时序等多种数据类型的高效存储和查询，并将在近期推出功能强大的倒排表和关键字检索功能，进一步提高 RAG 系统的精度并替代 Elasticsearch 等系统。

项目开源地址：https://github.com/myscale/myscaledb

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MyScaleDB 架构设计剖析 

AI 大模型新时代时代，MyScale 团队致力于提出新一代的大模型 + 大数据方案。以高性能的 SQL + 向量数据库为坚实的支撑，MyScaleDB 提供了大规模数据处理、知识查询、可观测性、数据分析和小样本学习的关键能力，构建了 AI 和数据闭环，成为下一代大模型 + 大数据 Agent 平台的关键基座，如下图所示：

在架构落地过程中使用了如下的技术栈：

MyScaleDB 可以为轻松构建 AI 大模型应用，主要有以下3点优势： 

第一、完全兼容 SQL

• 快速、强大、高效的向量搜索、过滤搜索和 SQL +向量联合查询。

• 使用 SQL 及向量相关的函数与 MyScaleDB 交互，无需学习复杂的新工具或框架。

第二、为 AI 大模型应用提供生产级别的特性和保障

• 以一个统一平台来管理和处理结构化数据和文本、向量、JSON、地理空间、时间序列等非结构化/半结构化数据。

• 通过将向量与丰富的元数据相结合，可以在任意比率下执行高精度、高效率的过滤搜索，提高了 RAG 系统的准确性。

第三、无与伦比的性能和可扩展性

• MyScaleDB 利用先进 OLAP 数据库架构和高级向量算法，实现了快速的向量操作。

• 随着数据的增长，以轻松且具有成本效益的方式扩展你的应用程序。

为了帮助同学们彻底掌握大模型的向量数据库、 RAG、Agent 智能体、向量数据库、知识图谱的应用开发、部署、生产化，今晚20点我会开一场直播和同学们深度剖析，请同学们点击以下预约按钮免费预约。

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