矢量数据库崛起：AI时代的数据新基建

一、技术本质与核心价值

1. 高维向量处理

专为存储/查询由AI模型生成的嵌入向量（如文本、图像、音频的语义表示）设计，传统数据库难以高效处理此类高维数据。例如，通过近似最近邻搜索（ANN）实现语义级匹配，而非关键词精确匹配。

2. 多模态统一处理

支持文本、图像、音频等非结构化数据的向量化存储，打破模态壁垒。例如电商场景中，输入"蓝色毛衣"可返回语义相近的商品。

二、关键应用场景

三、行业演进趋势

1. 技术融合

与云计算结合实现弹性扩展，例如Milvus 2.0通过云原生架构实现组件级弹性，分布式SQL技术进一步强化高可用性。

2. 市场爆发

Gartner预测到2026年30%企业将向量数据库集成至生成式AI（2023年仅2%）。资本与厂商加速布局，如Zilliz、南大通用等。

3. 基础设施定位

被视为连接传统业务数据与AI应用的"桥梁"，其核心价值在于降低AI落地的数据治理成本。

四、典型技术架构

```python

以相似性搜索为例的伪代码流程

query = "自然语言查询

embedding = model.encode(query) 生成查询向量

results = vector_db.search(

embedding,

index_type="HNSW", 高效索引算法

top_k=10

```

当前技术迭代正围绕成本优化、安全合规和场景适配三大方向持续演进。