《向量数据库指南》——为什么说向量数据库是更适合AI体质的“硬盘”

其“AI原生”的体质，具体表现在几个方面：

1.更高的效率。

AI算法，要从图像、音频和文本等海量的非结构化数据中学习，提取出以向量为表示形式的“特征”，以便模型能够理解和处理。因此，向量数据库比传统基于索引的数据库有明显优势。

2.更低的成本。

大模型要从一种新技术转化为产业价值，必须达到合理的投入产出比，而向量数据库可以有效减少存储和计算成本。一个公开数据是，通过腾讯云向量数据库，QQ音乐人均听歌时长提升3.2%、腾讯视频有效曝光人均时长提升1.74%、QQ浏览器成本降低37.9%，就在于检索效率、运行稳定性、运营效率、推荐算法等，有了较大的提升。

3.更强的数据安全。

有个企业直言：我沉淀了几十年的内部数据，是我的的核心竞争力，让我无偿去公开给大模型做训练，我肯定不愿意。想做大模型，还要确保数据的隐私安全，就必须与数据库产品做好配合，这给向量数据库的本地部署带来了广阔的需求。

4.更大的扩展性。

随着大模型走向行业应用，垂直领域的AI用例不断增多，汹涌的数据