2023年是AI应用开发领域的重要转折点，这一年里，大语言模型（LLMs）因其卓越的自然语言处理能力而受到广泛关注，同时也推动了向量数据库技术的发展。向量数据库，如Zilliz Cloud和Milvus，成为了实现高效多模态数据检索的关键技术。

关键技术与进展

  • 大语言模型（LLMs）: 它们显著提升了自然语言处理的能力，为设计更智能的应用程序创造了条件。

  • 向量数据库: 作为大型模型的记忆库，向量数据库在多模态数据检索方面发挥着重要作用。

  • 嵌入提取能力: 2023年发布的高性能嵌入模型如UAE、VoyageAI等，增强了向量检索的有效性。

Milvus 2023年的亮点

稳定性与可维护性

  • 零停机时间: 通过引入滚动升级，Milvus在升级过程中实现了零停机时间，确保了生产的连续性。

性能提升

  • 3倍提升: Milvus针对实际生产环境中的性能问题进行了优化，实现了3倍以上的性能提升。

搜索质量

  • 5%召回率提升: 通过结合Dense Embedding与Sparse Embedding，Milvus在Beir数据集上的召回率提升了5%。

内存优化

  • 10倍节省: Milvus通过磁盘混合存储技术实现了超过10倍的内存节省。

版本迭代

  • 20次迭代: 2023年全年共有20次版本更新，展现了社区积极参与和支持。

多租户支持

  • 100万租户: 支持单个集群中高达100万的租户数量，满足了不同应用场景的需求。

流行度与可扩展性

  • 1000万次Docker镜像拉取: 2023年底，Milvus达到了1000万次Docker镜像下载的里程碑。

  • 100亿实体: 单个Collection支持100亿实体，显示了强大的可扩展性。

2023年的新认知

应用场景初期

  • 大多数AI原生应用仍处于初期阶段，真正的杀手级应用尚未出现。

向量数据库分化

  • 向量数据库开始呈现多样化，涵盖了在线服务、离线分析等多个领域。

向量语义复杂性

  • 向量操作比预期更为复杂，需要支持NN过滤、KNN联接等高级功能。

高弹性需求

  • AI应用的快速增长要求向量数据库具备高度的弹性和可扩展性。

机器学习的应用

  • 通过应用机器学习，向量数据库可以实现性能的显著提升。

开源与闭源的选择

  • 开源向量数据库因其透明度和社区支持而成为用户的首选。

结语

2023年是向量数据库技术发展的关键一年，而2024年将是这些技术开始真正落地应用的一年。随着AI应用的发展，向量数据库将继续扮演至关重要的角色。