兩個(gè)多月完成全自研：大模型之爭(zhēng)，從 GPU 卷到了向量數(shù)據(jù)庫

• 2023年8月12日 19:44

在大模型爆火之前，國內(nèi)向量數(shù)據(jù)庫賽道略顯荒蕪，市場(chǎng)上獨(dú)立開發(fā)向量數(shù)據(jù)庫的廠商只有個(gè)位數(shù)。

這是因?yàn)橄蛄繑?shù)據(jù)庫的應(yīng)用場(chǎng)景比較單一，大多用于推薦、圖搜圖等場(chǎng)景中，因此在 AI 技術(shù)沒有取得突破性進(jìn)展之前，向量數(shù)據(jù)庫一直不溫不火，這種狀態(tài)直到去年 ChatGPT 問世后才有所改變。

去年 10 月，OpenAI 發(fā)布了智能聊天機(jī)器人 ChatGPT，隨后短短幾天內(nèi)注冊(cè)用戶就突破上億人，一時(shí)間，與 AIGC 等大模型相關(guān)的技術(shù)成為了 VC 眼中炙手可熱的投資項(xiàng)目。

從目前 VC 的投資數(shù)據(jù)來看，投資者對(duì)于 AI 的關(guān)注點(diǎn)主要有三個(gè)：第一個(gè)是基礎(chǔ)大模型 LLM，第二個(gè)是具體某個(gè)場(chǎng)景的應(yīng)用（包括小模型），第三個(gè)就是基礎(chǔ)模型與應(yīng)用層之間的中間層（開發(fā)者工具和數(shù)據(jù)庫等）。

隨著各種 AI 應(yīng)用誕生，中間層已經(jīng)成為各大 VC 爭(zhēng)搶的投資標(biāo)的，早期默默無聞的向量數(shù)據(jù)庫一躍成為當(dāng)下最大的一個(gè)熱門，各數(shù)據(jù)庫廠商摩拳擦掌都想在這一垂直賽道分一杯羹。機(jī)構(gòu)觀點(diǎn)認(rèn)為，AI 大模型或催生向量數(shù)據(jù)庫應(yīng)用驟增，向量數(shù)據(jù)庫或迎重要發(fā)展機(jī)遇。

最近，騰訊云團(tuán)隊(duì)也正式發(fā)布了專業(yè)型向量數(shù)據(jù)庫（Tencent Cloud VectorDB），InfoQ 有幸采訪到了騰訊云數(shù)據(jù)庫團(tuán)隊(duì)，與他們一同探討了騰訊云向量數(shù)據(jù)庫背后的故事以及他對(duì)于向量數(shù)據(jù)庫現(xiàn)在所面臨的挑戰(zhàn)和未來發(fā)展趨勢(shì)的思考。

定調(diào)數(shù)據(jù)庫，從擁抱開源到發(fā)展自研

“走了不少彎路，也踩過很多坑，但最終還是遇見了星辰大海。”

2010 年，騰訊這家千億巨頭還埋頭在自家地里辛勤耕耘，QQ 空間等一眾應(yīng)用的爆火，讓騰訊的服務(wù)器忙得不可開交，為了承接住如此高并發(fā)的流量洪潮，騰訊在短短一個(gè)月內(nèi)額外購買了上千臺(tái)服務(wù)器。但流量不會(huì)永遠(yuǎn)停在峰值上，當(dāng)流量回落后，閑置的服務(wù)器就造成了資源的浪費(fèi)。

另一方面，應(yīng)用的爆火也為騰訊下游的小程序和游戲方們帶去了巨大的流量，但他們有限的服務(wù)器無法承接住如此龐大的流量洪流。

天下苦服務(wù)器，久矣，騰訊說，別急，服務(wù)器我有。

找上門的生意沒有不做的道理，就這樣，2011 年左右騰訊開始籌備組建一支十幾人的云團(tuán)隊(duì)，將內(nèi)部技術(shù)能力以產(chǎn)品和服務(wù)的形式對(duì)外銷售，當(dāng)時(shí)他們做了一個(gè)產(chǎn)品，叫 Open Cloud（開放云），這就是后來騰訊云的雛形。

有了一眾明星級(jí)應(yīng)用等加持，騰訊云團(tuán)隊(duì)的技術(shù)實(shí)力很快得到了市場(chǎng)的認(rèn)可，同年年底，騰訊就已經(jīng)積累了近 3000 家客戶。

云計(jì)算是一個(gè)人力密集型的賽道，需要投入大量人力才能把客戶維護(hù)好。就這樣，為了更好地支持騰訊云業(yè)務(wù)，騰訊深圳大本營(yíng)分別在深圳、北京和成都扎了根，隨后擴(kuò)展到了多個(gè)城市。

隨著 Open Cloud 打磨了云技術(shù)的底座，騰訊成立了獨(dú)立的云計(jì)算品牌騰訊云，正式開啟了公有云的萬里征程。

擔(dān)任騰訊云數(shù)據(jù)庫副總經(jīng)理的羅云，就是騰訊云業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)的創(chuàng)始成員之一。

據(jù)羅云介紹，從 2011 年開始做云業(yè)務(wù)至今，整個(gè)團(tuán)隊(duì)經(jīng)歷了多次方向上的調(diào)整，直到 2017 年看到國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫這個(gè)大趨勢(shì)后，成都團(tuán)隊(duì)才定下調(diào)來主攻數(shù)據(jù)庫賽道。

與很多互聯(lián)網(wǎng)公司不同的是，騰訊初始的業(yè)務(wù)發(fā)展并未對(duì)數(shù)據(jù)庫有過強(qiáng)依賴，騰訊內(nèi)部沒有去 IOE 的過程。

一開始，騰訊云數(shù)據(jù)庫建設(shè)主要引入了當(dāng)時(shí)業(yè)界較為主流的開源數(shù)據(jù)庫，如 MySQL、Redis、MariaDB、PostgreSQL 等。隨后針對(duì)云上客戶定制需求，騰訊云在數(shù)據(jù)庫中衍生研發(fā)了如數(shù)據(jù)庫并行復(fù)制、審計(jì)日志、在線加字段等核心功能，并計(jì)劃逐步將以上功能回饋給 MariaDB 和 MySQL 社區(qū)。

隨著騰訊云數(shù)據(jù)庫積累的客戶越來越多，客戶的需求越來越定制化且應(yīng)用場(chǎng)景更加復(fù)雜，在業(yè)務(wù)倒逼之下，從 2012 年開始，騰訊云研發(fā)了適配內(nèi)部業(yè)務(wù)自研數(shù)據(jù)庫 TDSQL，此后又推出多款自研數(shù)據(jù)庫 TDSQL-C、TBase 等產(chǎn)品。

在習(xí)慣了 Oracle、MySQL 等國外十分成熟的數(shù)據(jù)庫后，客戶對(duì)新興數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品的要求很高，既要求高并發(fā)、高可用、低延遲等高性能，還要保證數(shù)據(jù)持久化，因此對(duì)團(tuán)隊(duì)的技術(shù)水平要求極高。

羅云舉例稱，“在數(shù)據(jù)庫每次熱升級(jí)時(shí)，要做到讓用戶無感是非常困難的。在斷開又重連的過程中，我們的團(tuán)隊(duì)能做到秒級(jí)別的抖動(dòng)。因?yàn)槲覀冊(cè)跀?shù)據(jù)庫的內(nèi)核上做了很多工作，比如做了兩層架構(gòu)，軟件的第一層叫 proxy（接入層），下面有 cache（存儲(chǔ)層），我們通過一些邏輯使這兩層疊加后就可以實(shí)現(xiàn)做業(yè)務(wù)替換時(shí)讓客戶毫無感知。”

為了應(yīng)對(duì)高性能和數(shù)據(jù)持久化的要求，騰訊內(nèi)部還 100% 自研了 KeeWiDB 數(shù)據(jù)庫，這是一款完全兼容 Redis 協(xié)議的新一代分布式 KV 存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的冷熱分級(jí)，滿足業(yè)務(wù)高性能、持久化、低成本、大規(guī)模的四大訴求，這也為后面騰訊自研向量數(shù)據(jù)庫打下了堅(jiān)實(shí)的技術(shù)基礎(chǔ)。

此外，KeeWiDB的技術(shù)背后，騰訊云與中科大聯(lián)合撰寫的論文《PLIN: A Persistent Learned Index for Non-Volatile Memory with High Performance and Instant Recovery》已被數(shù)據(jù)庫國際頂會(huì) VLDB 收錄。

兩個(gè)多月做完一款自研數(shù)據(jù)庫在大模型浪潮爆發(fā)后，騰訊云在一眾大廠中搶先發(fā)布了自己的向量數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品。據(jù)悉，整個(gè)產(chǎn)品從立項(xiàng)到最終完成產(chǎn)品化僅用了不到 3 個(gè)月的時(shí)間。

之所以能如此快地推出這款產(chǎn)品，羅云表示，這主要得益于兩方面：一個(gè)是云團(tuán)隊(duì)內(nèi)部多年的技術(shù)積累；另一方面是這個(gè)團(tuán)隊(duì)中每個(gè)人都是能打“硬仗”的好兵。

去年年初，隨著 ChatGPT 的爆火，國內(nèi)“百模大戰(zhàn)”趨勢(shì)日漸明顯。騰訊云也在思考從哪個(gè)方向找到突破口切入到大模型“軍備競(jìng)賽”中。隨后到了 3 月份，ChatGPT 發(fā)布了一個(gè)叫“Plugin”的插件功能，Plugin 的標(biāo)準(zhǔn)案例中提到向量數(shù)據(jù)庫是大模型產(chǎn)品中必不可少的一個(gè)組件。因?yàn)楫?dāng)前的大模型都是預(yù)訓(xùn)練大模型，它能夠?qū)W到的數(shù)據(jù)只是公開數(shù)據(jù)，更多的企業(yè)私有數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)大模型是學(xué)不了的。

既無法學(xué)習(xí)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，又學(xué)不到企業(yè)私有數(shù)據(jù)，這是預(yù)訓(xùn)練大模型在時(shí)間和空間上的兩大限制。基于這個(gè)邏輯，大模型一定會(huì)需要一個(gè)外部的“海馬體”，也就是存儲(chǔ)組件來存儲(chǔ)這些知識(shí)。

另一方面，市場(chǎng)上很多做大模型的企業(yè)也在向騰訊云團(tuán)隊(duì)尋求一款企業(yè)級(jí)的向量數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品。

就這樣，在加深了對(duì)大模型的探索和對(duì)行業(yè)有了更清晰的認(rèn)知后，騰訊云團(tuán)隊(duì)認(rèn)為向量數(shù)據(jù)庫是一個(gè)必須要做并且要趕緊做出來的產(chǎn)品。

對(duì)齊了需求后，就來到了執(zhí)行層面。擺在騰訊云面前的第一個(gè)選擇就是到底要做什么類型的向量數(shù)據(jù)庫類型，究竟是做插件式還是自研？

出于市場(chǎng)需求側(cè)的壓力，騰訊云想快速推出一款產(chǎn)品，所以剛開始也考慮了用 Redis Search 插件式的方案來做產(chǎn)品。但經(jīng)過調(diào)研發(fā)現(xiàn)，這種全內(nèi)存的方案成本太高，這也騰訊云堅(jiān)定了要做自研的決心。

據(jù)騰訊云向量數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品負(fù)責(zé)人鄒鵬介紹，騰訊云向量數(shù)據(jù)庫真正立項(xiàng)時(shí)間是在 5 月中下旬，隨后技術(shù)團(tuán)隊(duì)就著手調(diào)研研發(fā)方案了。既然時(shí)間如此緊迫，那不如從騰訊的內(nèi)部項(xiàng)目中考察是否有能夠匹配得上的產(chǎn)品，這樣是最高效的解決方案。

鄒鵬認(rèn)為，做一款云數(shù)據(jù)庫最核心的兩大要素就是管控和內(nèi)核：管控是指要給數(shù)據(jù)庫做一些功能，把它產(chǎn)品化，就比如數(shù)據(jù)庫的控制臺(tái)上一系列可操作的功能；內(nèi)核就是數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)層面的東西。

在管控層面，通過多年的技術(shù)積累，騰訊云沉淀出了一個(gè)比價(jià)成熟的云原生管控平臺(tái)——云巢，這是一款 PaaS on IaaS 方案，自 2019 年上線后一直穩(wěn)定地為所有騰訊云數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品服務(wù)。

在內(nèi)核層面的選擇上就要比管控層復(fù)雜一些。因?yàn)轵v訊集團(tuán)內(nèi)部有多款數(shù)據(jù)庫內(nèi)核可供選擇，究竟該選擇哪一款就是個(gè)問題。

經(jīng)過調(diào)研后，騰訊云數(shù)據(jù)庫團(tuán)隊(duì)認(rèn)為，使用規(guī)模和體量最大的向量引擎 Olama 是向量數(shù)據(jù)庫內(nèi)核的最佳選擇。

QQ、QQ 空間、騰訊視頻、騰訊新聞這些業(yè)務(wù)場(chǎng)景中都會(huì)涉及推薦、搜索等向量技術(shù)，也從一定程度上驗(yàn)證了 Olama 的技術(shù)實(shí)力。此外，Olama 采用了比較前沿的分布式的、Raft 架構(gòu)設(shè)計(jì)，這種架構(gòu)設(shè)計(jì)邏輯也更偏向于數(shù)據(jù)庫的架構(gòu)邏輯，且易于維護(hù)。更重要的是，Raft 架構(gòu)在彈性上也設(shè)計(jì)得非常靈活，它甚至能夠做到表級(jí)別的資源擴(kuò)展。

鄒鵬稱，在和 PCG 團(tuán)隊(duì)溝通后，了解到他們也有非常強(qiáng)烈的上云需求，兩個(gè)團(tuán)隊(duì)一拍即合，管控層和內(nèi)核層全部塵埃落定，這個(gè)項(xiàng)目基本上已經(jīng)完成了大半。

Olama 和云巢都是騰訊集團(tuán)內(nèi)部非常成熟的產(chǎn)品，如何高效強(qiáng)執(zhí)行的將兩者融合在一起的過程中還是給團(tuán)隊(duì)帶來了一些挑戰(zhàn)。

整個(gè)團(tuán)隊(duì)花費(fèi)時(shí)間和精力比較多的工作在接口和協(xié)議的處理上。由于 Olama 和云巢此前都是騰訊內(nèi)部自用的產(chǎn)品，它們接口的一些功能設(shè)計(jì)無法友好地對(duì)外服務(wù)，因此需要進(jìn)行重新設(shè)計(jì)接口，這是對(duì)內(nèi)核改造最大的一部分工作，也會(huì)占用一些新的研發(fā)資源并加大在這方面的投入。

經(jīng)過了兩個(gè)多月的摸爬滾打后，騰訊云向量數(shù)據(jù)庫現(xiàn)已在官網(wǎng)上線。

要想做出一款好產(chǎn)品，僅有技術(shù)上的積累是不夠的，背后團(tuán)隊(duì)的技術(shù)實(shí)力也同樣重要。

羅云稱，“數(shù)據(jù)庫是個(gè)比較卷的賽道，沒有最卷，只有更卷。在這么短的時(shí)間內(nèi)推出上線一款全新的自研數(shù)據(jù)庫，對(duì)團(tuán)隊(duì)成員來說是不小的挑戰(zhàn)。但好在我們的工程師都是很‘能打’的。”

向量數(shù)據(jù)庫是風(fēng)口，更是剛需

“專業(yè)的向量數(shù)據(jù)庫需要有長(zhǎng)時(shí)間的積累和投入才能做得出來，但相應(yīng)的它的天花板也更高。”

AIGC 技術(shù)迎來大爆發(fā)后，國內(nèi)外科技公司紛紛推出自家大模型產(chǎn)品，這一波浪潮把向量數(shù)據(jù)庫這一原本沒那么火爆的賽道推到了聚光燈下。

向量數(shù)據(jù)庫本質(zhì)有三種形態(tài)：第一種是純單機(jī)向量數(shù)據(jù)庫，它不是分布式的；第二種是在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫上加上一個(gè)具備向量檢索能力的插件；第三種是獨(dú)立的、專業(yè)的企業(yè)級(jí)向量數(shù)據(jù)庫。

目前國內(nèi)的許多企業(yè)并沒有采用專門的向量數(shù)據(jù)庫，而是在原來傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫上增加了一項(xiàng)向量檢索能力，也就是上述提到的第二種形態(tài)。從表面上看，獨(dú)立的、專業(yè)的向量數(shù)據(jù)庫看起來并不是那么剛需，但事實(shí)的確如此嗎？

這就要從傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫和向量數(shù)據(jù)庫的區(qū)別來看了。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫和向量數(shù)據(jù)庫的主要區(qū)別在于它們的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式、數(shù)據(jù)規(guī)模、查詢方式和計(jì)算密集型。

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式：傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)的是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，而向量數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)的是向量數(shù)據(jù)，即將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如圖片、音頻、文章等）轉(zhuǎn)換為向量方式來存儲(chǔ)。

數(shù)據(jù)規(guī)模：傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的管理數(shù)據(jù)規(guī)模通常為千萬級(jí)，而向量數(shù)據(jù)庫的需求數(shù)據(jù)規(guī)模則以達(dá)到千億級(jí)。

查詢方式：傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的查詢通常是精確查詢，即查詢結(jié)果要么符合條件要么不符合條件。而向量數(shù)據(jù)庫則使用相似性查找，即查找與查詢條件最相似的結(jié)果，這需要更高的計(jì)算能力。

計(jì)算密集型：傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的查詢主要是事務(wù)處理，而向量數(shù)據(jù)庫的查詢則是計(jì)算密集型，需要進(jìn)行大量的向量計(jì)算和比較。

總而言之，向量數(shù)據(jù)庫的主要特點(diǎn)是能夠高效地存儲(chǔ)和查詢大規(guī)模的向量數(shù)據(jù)。它通常采用基于向量相似度的查詢方式，即根據(jù)向量之間的相似度來檢索數(shù)據(jù)。這種查詢方式可以用于各種應(yīng)用場(chǎng)景，例如圖像搜索、音樂推薦、文本分類等。維度越高、信息量越大，這些特性都是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫很難做到的。這種專門用于存儲(chǔ)、索引和查詢嵌入向量的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，可以讓大模型更高效率的存儲(chǔ)和讀取知識(shí)庫，并且以更低的成本進(jìn)行 finetune（模型微調(diào)），還將進(jìn)一步在 AI Native 應(yīng)用的演進(jìn)中扮演重要作用。

目前，大語言模型（LLM）往往包含數(shù)十億個(gè)參數(shù)，嵌入則廣泛作用于這些模型的訓(xùn)練和微調(diào)過程，使其獲得執(zhí)行各種 NLP 任務(wù)的能力。在 MaaS 業(yè)務(wù)的訓(xùn)練、推理等場(chǎng)景，向量數(shù)據(jù)庫都非常重要。

更重要的是，向量數(shù)據(jù)庫可以大幅度拓展大模型的時(shí)間邊界和空間邊界。目前的大模型都是預(yù)訓(xùn)練模型，對(duì)于訓(xùn)練截止日之后發(fā)生的事情一無所知。向量數(shù)據(jù)庫可以通過存儲(chǔ)最新信息后給大模型訪問來彌補(bǔ)這點(diǎn)不足。

此外，通過向量數(shù)據(jù)的本地存儲(chǔ)，向量數(shù)據(jù)庫能夠協(xié)助解決目前企業(yè)界最擔(dān)憂的大模型泄露隱私的問題。向量數(shù)據(jù)庫還自帶多模態(tài)功能，能夠?qū)崿F(xiàn)用中文搜索英語圖書、用俄文搜索圖片內(nèi)容等操作，向量數(shù)據(jù)庫的近似搜索能力能夠給向量數(shù)據(jù)庫帶來巨大的商業(yè)化潛力。

在羅云看來，現(xiàn)在我們無法完全篤定地說最終向量數(shù)據(jù)庫會(huì)停留在哪個(gè)形態(tài)上，但他認(rèn)為第三種形體是可以向下兼容前面兩種形態(tài)的，只是這種專業(yè)的向量數(shù)據(jù)庫需要有長(zhǎng)時(shí)間的積累和投入才能做得出來。第一個(gè)形態(tài)它可能邊界就在幾十萬行的下面，第二個(gè)形態(tài)它可能做到幾百萬行到億可能就搞不定了，如果要做到億到 10 億的數(shù)據(jù)規(guī)模，就需要專業(yè)的企業(yè)級(jí)分布式向量數(shù)據(jù)庫了。

未來發(fā)展趨勢(shì)展望雖然去年至今年國內(nèi)外大模型產(chǎn)品和企業(yè)層出不窮，但羅云認(rèn)為，目前大模型還處于技術(shù)發(fā)展的初期階段，相應(yīng)地，與之相關(guān)的技術(shù)也處于較早期。以向量數(shù)據(jù)庫技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀來看，向量數(shù)據(jù)庫的發(fā)展可以分為三個(gè)演進(jìn)階段：

第一個(gè)階段，是向量數(shù)據(jù)庫概念的定義和規(guī)范階段。也就是一款數(shù)據(jù)庫它要具備向量數(shù)據(jù)庫所有的特征，在向量存儲(chǔ)能力、檢索能力上達(dá)到向量數(shù)據(jù)庫的要求，能夠滿足客戶的基本需求，才可以稱之為向量數(shù)據(jù)庫。

第二個(gè)階段，是向量數(shù)據(jù)庫核心成本優(yōu)勢(shì)的競(jìng)爭(zhēng)階段。當(dāng)我們把向量數(shù)據(jù)庫的概念和特征明確后，就要求數(shù)據(jù)庫廠商們“卷起來”了。他們要去真刀真槍地對(duì)比誰家的產(chǎn)品成本更低，比如單 QPS 查詢需要客戶付多少錢、它節(jié)省了多少人力和時(shí)間成本等。

第三個(gè)階段，是向量數(shù)據(jù)庫的易用性打磨階段。這個(gè)階段就主要去解決客戶“既要又要”的問題了。客戶已經(jīng)不再只要求成本上的降低，還會(huì)更加關(guān)注數(shù)據(jù)庫性能的極致體驗(yàn)，這也是向量數(shù)據(jù)庫廠商們要大力投入的方向。

目前來看，客戶的需求還只是停留在需要一款真正的向量數(shù)據(jù)庫上。

相比于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫，客戶在做向量數(shù)據(jù)庫選型時(shí)就容易得多，因?yàn)閼?yīng)用場(chǎng)景單一，不會(huì)涉及太多混合場(chǎng)景需求。羅云稱，“在市場(chǎng)側(cè)，國內(nèi)客戶在做數(shù)據(jù)庫選型時(shí)更傾向于選擇有持久性保障的廠商，客戶們會(huì)考慮你的服務(wù)的可延續(xù)性，這個(gè)比較重要。”

在技術(shù)層面，羅云預(yù)判向量數(shù)據(jù)庫未來會(huì)朝著與云和云的基礎(chǔ)設(shè)施結(jié)合的發(fā)向發(fā)展，也就是 AI Native 化的向量數(shù)據(jù)庫。他進(jìn)一步解釋道：“在向量里面，決定向量數(shù)據(jù)庫核心性能的指標(biāo)是它的向量檢索算法，而這個(gè)算法其實(shí)比較成熟了。所以當(dāng)我們要攻破數(shù)據(jù)庫單 QPS 查詢成本的時(shí)候，就會(huì)考慮如何將整個(gè)云服務(wù)結(jié)合 IaaS、容器的核心競(jìng)爭(zhēng)力都組合在一起去打磨向量數(shù)據(jù)庫，這也是我認(rèn)為在向量數(shù)據(jù)庫賽道未來云廠商能夠跑出來的第一個(gè)點(diǎn)”。

此外，隨著向量數(shù)據(jù)庫和 AI 的結(jié)合更加緊密，客戶向量數(shù)據(jù)庫的易用性會(huì)有更高要求，這也是剛才羅云提到的第三個(gè)發(fā)展階段，有了 AI 和數(shù)據(jù)庫相關(guān)技術(shù)的積累后，就可以很方便地將這些能力組裝進(jìn)向量數(shù)據(jù)庫里，產(chǎn)生核心競(jìng)爭(zhēng)力。

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