当向量数据库与云计算相遇：AI应用全面提速

如果将AI比作一台高速运转的机器引擎，那么数据便是它的燃料。

然而，存储数据的燃料库--传统数据库，在AI时代的效率瓶颈愈发明显，已经无法满足AI对于数据的全新需求。

因此，向量数据库近年来迅速崛起。向量数据库通过将非结构化数据转化为高维向量，转化为AI大模型能够“理解”的语义，犹如在数据与AI应用之间建立起桥梁，成为AI时代不可或缺的基础设施。

近日，亚马逊云科技出海大会在深圳召开。作为全球向量数据库公司领域的明星企业，Zilliz介绍了人工智能当下在数据层面所面临的挑战、向量数据库最新的市场动态和技术趋势，以及Zilliz如何与亚马逊云科技合作，将全球领先的基础设施、向量数据库服务以及生成式AI能力带给全球用户。

正如Zilliz 合伙人与产品负责人郭人通所言：“如果把人工智能的发展分为上、下半场，上半场主要是利用大规模数据去训练 AI 能力，支撑大模型或AI 能力的演进。而下半场，我们看到越来越多的智能体（Agent）深入到各个行业，反向产生海量的关键数据。因此，进入人工智能发展的下半场，企业更需要关注如何充分挖掘数据价值，实现AI应用的快速落地。”

向量数据库：AI时代不可或缺的数据基础设施

IDC预测，到2027年，全球86.8%的数据将是非结构化数据（如文本、图像、视频），但仅有18%的企业能有效利用这些数据。

对于AI而言，这些非结构化数据是极其宝贵的资源。那么，如何充分将非结构化数据利用起来就成为这个时代的一道必答题。

依靠传统数据库是否可行？面对生成式AI的检索增强生成（RAG）、多模态搜索等场景的高并发、低延迟的语义检索需求，传统关系型数据库的精确匹配模式显得笨拙且低效，而向量数据库则从传统数据湖中提取关键信息并编码成向量信息并构建索引，完美匹配了AI对于数据应用的需求。

因此，向量数据库已成为连接传统业务积累的原始数据与AI应用的关键环节，是AI时代