专访丨从技术流派到实际应用,邱培峰全面解析向量数据库的选型要点
本文转载自公众号 IT168企业级《从技术流派到实际应用,邱培峰全面解析向量数据库的选型要点》 IT168 特别策划了《向量数据库选型指南》,笔者通过对话一线技术专家,全面剖析向量数据库的最新发展动态与核心技术优势,分享各个行业实际应用中遇到的挑战及成功案例,为用户在选型过程中提供有力支持。 本期,我们有幸采访到了拓数派向量数据库负责人邱培峰,针对向量数据库的技术路线选择,以及 PieCloudVector 有哪些独特的优势,向量数据库未来的发展趋势,以及选型建议等问题进行了深入交流。 向量数据库选型三大关键点 向量数据库作为专为向量搜索而设计的数据库,其学术研究和产业实践均取得了显著进展。然而,随着大语言模型技术的突破,与自然语言紧密相关的向量数据量呈指数级增长,这不仅加剧了对高效搜索的需求,还衍生出对向量与标量数据混合管理的新挑战。 传统数据库在应对向量与标量数据混合查询时显得力不从心,无法充分适应多模态数据处理和高效的相似度搜索复杂场景,难以满足企业日益增长的业务需求。而向量数据库擅长容纳图像、音频、文本等多模态数据,并通过将这些数据映射为向量表示,利用向量相似度进行关联和检索。...




