本文主要是介绍《向量数据库指南》——向量数据库两股新势力,云是方向,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
从引爆到饱和,向量数据库市场的发展速度迅猛,也吸引了“群雄逐鹿”。
传统数据库厂商不必多说,既有相应的能力建设,也有一定的客户基础,推出相关产品是必然。一些在AI领域积淀已久的科技大厂,如谷歌、微软、Meta、百度等大厂,都有向量数据库的技术积累,也都可以向外输出相关能力和产品。这些我们都比较熟悉了。
而上一年狂飙突进的两股新势力,成为市场上的黑马,分别是创业公司和公有云。
以上半年爆火的AI创业新秀Pinecone为代表。Pinecone是闭源的领跑者,凭借良好的开箱即用的产品体验,获得了非常大的增长,B轮估值达到7.5亿美元。其他竞争者大多建立在开源项目的基础上。
总体来说,这些创业“独角兽”的向量数据库公司,固然新锐,但长期盈利能力还有待验证。原因是,其客户大多是尝鲜、实验性质。
一般来说,企业需要先将非结构化的私密数据,进行一个小的模型,进行向量化,产生一个向量的矩阵,再存储到向量数据库里,来供大模型学习和检索。这个过程涉及大量的工程化,会耗费企业许多开发人员、时间成本,一开始可能会因为AI大模型很火而对向量数据库产生兴趣,但能否真正在业务中落地还是个未知数,因此,长期付费意愿还有较大的不确定性。
另一股“新势力”:公有云厂商,也是向量数据库的积极参与者。
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