向量数据库高效储存指的是专门用于存储高维向量，以实现快速准确的相似性搜索。在人工智能领域，尤其是自然语言处理和计算机视觉等方面，模型会生成并处理大量高维向量，传统数据库难以有效应对，向量数据库则为这些应用提供了高度优化的环境。
例如，像 GPT-3 这样的大型语言模型，有 1750 亿个参数，会产生大量向量化数据，传统数据库很难有效处理，而向量数据库能够有效地管理和查询这些向量。
从系统角度看，预处理管道中向量数据库至关重要，负责高效存储、比较和检索多达数十亿的嵌入（即向量）。市场上常见的选择如 Pinecone，完全由云托管，容易上手，具备大型企业在生产中所需的多种功能。同时，还有 Weaviate、Vespa 和 Qdrant 等开源系统，通常具有出色的单节点性能，可针对特定应用定制；Chroma 和 Faiss 等本地向量管理库，有丰富的开发人员经验，便于启动小型应用程序和开发实验；pgvector 之类的 OLTP 扩展，对于特定开发人员和企业也是一种解决方案。
向量存储是用于存储和检索文本嵌入向量的工具，这些向量是文本数据的数值表示，能让计算机理解和处理自然语言。其主要功能包括高效存储大量文本向量、快速检索相似文本向量以及支持复杂的查询操作，如范围搜索和最近邻搜索。
向量数据库专门用于存储高维向量，从而实现快速准确的相似性搜索。由于人工智能模型，尤其是自然语言处理和计算机视觉领域的人工智能模型，会生成并处理这些向量，因此对高效存储和检索系统的需求变得至关重要。这就是向量数据库发挥作用的地方，它为这些人工智能驱动的应用提供了高度优化的环境。像GPT-3这样的大型语言模型（LLMs）的出现就是人工智能与向量数据库之间关系的一个典型例子。这些模型旨在通过处理海量数据，将其转化为高维向量，从而理解并生成类似人类的文本。A基于GPT-3和类似模型构建的应用在很大程度上依赖于向量数据库来有效地管理和查询这些向量。这种依赖的原因在于这些模型所处理的数据量和复杂性。例如，GPT-3有1750亿个参数，产生了大量向量化数据，传统数据库很难有效处理这些数据。
从系统的角度来看，预处理管道中最重要的部分是向量数据库。它负责高效存储、比较和检索多达数十亿的嵌入（即向量）。我们在市场上看到的最常见的选择是[Pinecone](https://www.pinecone.io/)。它是默认设置，因为它完全由云托管，因此很容易上手，并且具有大型企业在生产中所需的许多功能（例如，良好的规模性能、SSO和正常运行时间SLA）。不过，有大量可用的向量数据库。尤其：Weaviate、Vespa和Qdrant等开源系统：它们通常具有出色的单节点性能，并且可以针对特定应用进行定制，因此受到喜欢构建定制平台的经验丰富的AI团队的欢迎。Chroma和Faiss等本地向量管理库：它们拥有丰富的开发人员经验，并且易于启动小型应用程序和开发实验。它们不一定能大规模替代完整的数据库。诸如pgvector之类的OLTP扩展：对于看到每个数据库形状的漏洞并尝试插入Postgres的开发人员，或者从单个云提供商购买大部分数据基础设施的企业来说，这是一个很好的向量支持解决方案。从长远来看，尚不清楚紧密耦合向量和标量工作负载是否有意义。
向量存储（Vector stores）是用于存储和检索文本嵌入向量的工具。这些向量是文本数据的数值表示，它们使得计算机能够理解和处理自然语言。向量存储对于支持复杂的搜索和检索任务至关重要，尤其是在处理大量文本数据时。向量存储的主要功能包括：高效地存储大量的文本向量快速检索与给定向量最相似的文本向量支持复杂的查询操作，如范围搜索和最近邻搜索