历时 5 个月从零到一研发一款数据库产品,这些坑他们已经踩过了 |InfoQ 独家专访百度智能云向量数据库团队

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历时 5 个月从零到一研发一款数据库产品,这些坑他们已经踩过了 |InfoQ 独家专访百度智能云向量数据库团队

 

文章摘要


【关 键 词】 向量数据库百度智能云VectorDB技术挑战AI应用

本文是一篇关于向量数据库的深度访谈,主要采访了百度数据库产品总架构师朱洁和百度数据库高级架构师郭波。文章从向量数据库的兴起、百度智能云推出VectorDB(VDB)1.0版本的背景、向量数据库在大模型应用中的优势、以及百度在研发向量数据库过程中的技术挑战和解决方案等方面进行了详细的探讨。

向量数据库的兴起与大模型的发展密切相关。随着生成式人工智能技术的发展,大规模预训练模型得到了广泛应用,非结构化数据如文本、图像、视频等可以通过人工智能和机器学习转换成数学上的向量表示,而向量数据库正是专门用于存储和检索向量数据的数据库。向量数据库的出现,使得非结构化数据的检索和相似性计算变得更加高效和精准。

百度智能云推出的VectorDB(VDB)1.0版本,采用了全新设计的数据库内核,支持百亿级弹性伸缩,相比同类开源产品,性能有显著提升。朱洁和郭波在访谈中解释了百度选择在当前时间点推出专用向量数据库的原因,以及他们在研发过程中遇到的技术挑战和解决方案。

朱洁和郭波认为,向量数据库的竞争力不仅仅在于“向量”二字,更在于“数据库”这三个字。向量数据库不仅需要包含向量相关的能力,更需要包含数据库的功能。他们强调,对于面向B端客户的向量数据库产品,除了向量检索能力,还需要满足企业级用户在数据类型支持、灵活性、接口易用性、安全特性、多租户隔离、访问审计以及异地多活等方面的需求。

在研发过程中,百度团队面临了存储引擎和向量检索引擎的设计和研发等技术挑战。他们通过快速借调懂KV引擎的成员,将大问题拆解为小问题,逐步解决,最终成功研发出了列存引擎和检索引擎。此外,团队还进行了混沌测试和形式化验证,以确保系统的稳定性和可靠性。

朱洁和郭波还讨论了向量数据库在多模态数据处理中的作用,以及RAG技术与向量数据库的关系。他们认为,RAG技术并不是向量数据库的替代品,而是可以与向量数据库结合,共同发挥作用。他们预测,随着大模型的不断进化,向量数据库将在企业和AI应用中发挥关键作用,无论是增强现有系统,还是孵化全新的AI原生应用。

最后,朱洁和郭波分享了他们对向量数据库未来市场的看法。他们认为,随着大模型技术的突破,文档类数据的价值将得到更好的挖掘和管理,向量数据库将在内容类应用中发挥重要作用。他们表示,目前百度的VectorDB已经在云上免费提供给大家使用,未来可能会考虑让客户在他们自己的环境里使用VectorDB。

原文和模型


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【原文作者】 AI前线
【摘要模型】 moonshot-v1-32k
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