這幾年，向量數據庫這個詞在AI圈子里火得不行。

有人說它是AI的“記憶庫”，有人說它是大模型的“外置大腦”。

那么，向量數據庫到底是什么？它和傳統數據庫有啥區別？在AI場景中又有什么用？

今天，我們一起來研究一下。

1.什么是向量數據庫？

簡單來說，向量數據庫是一種專門用來存儲、管理和查詢向量數據的數據庫。

那什么是向量呢？你可以把它理解為一串數字，用來表示某個對象在多維空間中的位置。

比如，一句話、一張圖片、一段音頻，甚至是一個用戶的行為，都可以被AI模型轉換成向量。

假設你讓AI看一張貓的照片。

圖片

它不會記住“貓有耳朵、胡須、圓眼睛”，而是把這張圖變成一串神秘數字，比如[0.3, -0.7, 1.2…]。

這串數字就是向量，相當于這張圖的“數字指紋”。

這些向量不僅包含了語義信息，還能通過計算向量之間的距離來判斷它們的相似性。

而向量數據庫的任務，就是高效地存儲這些向量，并快速找到與某個向量最相似的其他向量

2.向量數據庫 vs 傳統數據庫

那向量數據庫跟傳統數據庫相比，究竟有哪些區別呢？

這里讓DeepSeek整理了一張表格：

3.向量數據庫在AI場景的實際應用

搜索

傳統搜索：輸入“紅色運動鞋”，返回的可能是包含“紅色”和“運動鞋”兩個關鍵詞的商品，但未必符合你的預期。

向量搜索：通過理解你的搜索意圖，返回風格、顏色、款式都最相似的運動鞋！

實際應用： 電商的“以圖搜圖”、人臉識別。

生成內容

當你問大模型一個問題時，它并不是“死記硬背”地返回答案，而是從數百萬個向量中找到最匹配的回答！

比如：

輸入問題向量 → 找到最相似的問題 → 返回最佳答案

這樣可以讓 AI 更具上下文理解能力，提高問答準確性！

比如開源知識問答工具MaxKB的原理，可以看下面這張圖：

圖片來源：https://maxkb.cn/docs/system_arch/

在實際工作中，可能我們想要實現一個功能全面的智能客服，需要在知識庫里錄入大量的知識內容。

而用戶每次詢問的時候，假如把所有知識都發給大模型，不單單效率很低，也會多消耗很多token。

所以就需要對知識庫進行向量化。

我們在知識庫導入內部文檔，MaxKB會對文檔進行自動分段并存儲在本地。

然后經過內置的向量模型對分段的內容進行向量化處理。

最后存儲到PostgreSQL數據庫中。

當用戶提問時，也會對問題進行向量化處理，并優先從向量庫中搜索相似度比較高的分段。

再結合提示詞給到大模型，最后輸出問題。

實際應用： ChatGPT、DeepSeek、知識庫、AI客服等。

推薦系統

為什么短視頻平臺推薦如此精準？

背后就是你的瀏覽記錄、觀看時長、點贊行為都會被轉換成向量。

向量數據庫找到與你興趣最相似的內容，讓你越刷越上癮 。

 實際應用： 抖音、B站。

4.向量數據庫的代表性產品

目前最流行的向量數據庫包括：

Milvus（Zilliz）

 FAISS（Facebook AI

Weaviate

Pinecone

等。

5.一些支持向量檢索的傳統數據庫

PostgreSQL 上的 PGVector

Redis

ClickHouse

ES

MySQL 9.0，在Heatwave上支持了向量類型（可惜社區版暫時不能用）。

等等。