ChatGPT 为向量数据库赛道打开加速器，AI 狂飙时代来了！

人工智能

2023-06-12 17:50:37

ChatGPT 与向量数据库：人工智能领域的强强联合

ChatGPT：语言模型的革命

ChatGPT 是一款由 Google 开发的大型语言模型，能够生成逼真的文本、翻译语言、编写代码，甚至还能创作富有创意的作品。它的出现让人工智能领域为之惊叹，彰显了 AI 的无限潜能。

向量数据库：处理高维数据的利器

向量数据库是一种专门用于存储和处理向量数据（如图像、文本嵌入和特征向量）的数据库。与传统的关系型数据库不同，向量数据库可以存储高维数据，并支持基于相似性的快速搜索。近年来，随着生成式人工智能的蓬勃发展，向量数据库在人工智能领域备受瞩目。

ChatGPT 与向量数据库的完美契合

ChatGPT 需要海量数据进行训练，而向量数据库可以有效地存储这些高维数据。此外，ChatGPT 需要快速从数据中提取信息，而向量数据库的相似性搜索功能可以显著提高搜索效率。两者相辅相成，形成了一个强大的组合。

向量数据库赛道的繁荣景象

随着 ChatGPT 的风靡，向量数据库赛道也迎来了黄金时期。亚马逊、微软、谷歌和 Meta 等科技巨头纷纷布局该领域，众多初创公司也瞄准了这一市场，如 Pinecone、Milvus 和 Weaviate。

向量数据库的广阔前景

随着生成式人工智能的持续发展，向量数据库的需求将持续增长。业内专家预测，向量数据库市场将在未来几年内迎来爆炸式增长。

代码示例：使用向量数据库搜索文本相似性

以下 Python 代码示例演示了如何使用向量数据库 Milvus 来搜索文本相似性：

from milvus import Milvus

# 初始化 Milvus 客户机
client = Milvus()

# 连接到向量数据库
client.connect("localhost", 19530)

# 创建向量集合
collection_name = "text_collection"
dimension = 128
client.create_collection(collection_name, dimension)

# 插入文本数据
data = [["hello world"], ["natural language processing"], ["machine learning"]]
vectors = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
client.insert(collection_name, vectors, ids=[1, 2, 3])

# 搜索与 "hello world" 相似的文本
query_vector = [1, 2, 3]
top_k = 3
result = client.search(collection_name, query_vector, top_k)

# 打印搜索结果
for item in result:
    print(item.id, item.distance)