为什么AI需要向量数据库？

大模型火遍全球，DeepSeek、OpenAI、谷歌、百度、抖音等科技巨头争相发布自家产品。多数人会想当然认为，大模型越大越强大，参数量越多就越聪明。
现实呢？大模型遇到了严峻瓶颈。
参数膨胀效益递减，幻觉问题依旧。在这关键节点，有个核心技术正在成为破局者——向量数据库。

向量数据库：大模型的"记忆宫殿"

之前ChatGPT诞生之初惊艳世人，又很快暴露出局限性。询问它2022年后发生的事，常会得到"我的知识截止到2021年"的回应；问些专业深度问题，它可能会自信满满地编造答案。

为何会这样？本质上大模型是一种有损压缩算法。它们学习互联网海量信息，但在压缩过程中不可避免地丢失细节、简化知识体系、留下长尾知识空白。

向量数据库应运而生。它通过将文本、图片、音频等非结构化数据转化为高维数字向量，建立起语义空间的检索系统。

什么是向量？简单说，就是多维数字列表。

比如"人工智能"这个词，在向量空间可能被表示为[0.32, -0.78, 0.44...]这样一组数字，维度从几十到几千不等。表面看这些数字无意义，却精确捕捉了词语间微妙语义关系。

向量的神奇之处在于通过计算相似度，找出语义接近的内容。