未来AI场景，会是向量数据库为主？还是传统数据库向量化呢？
这几年，向量数据库这个词在AI圈子里火得不行。
有人说它是AI的“记忆库”，有人说它是大模型的“外置大脑”。
那么，向量数据库到底是什么？它和传统数据库有啥区别？在AI场景中又有什么用？
今天，我们一起来研究一下。
1.什么是向量数据库？
简单来说，向量数据库是一种专门用来存储、管理和查询向量数据的数据库。
那什么是向量呢？你可以把它理解为一串数字，用来表示某个对象在多维空间中的位置。
比如，一句话、一张图片、一段音频，甚至是一个用户的行为，都可以被AI模型转换成向量。
假设你让AI看一张猫的照片。
图片
它不会记住“猫有耳朵、胡须、圆眼睛”，而是把这张图变成一串神秘数字，比如[0.3, -0.7, 1.2…]。
这串数字就是向量，相当于这张图的“数字指纹”。
这些向量不仅包含了语义信息，还能通过计算向量之间的距离来判断它们的相似性。
而向量数据库的任务，就是高效地存储这些向量，并快速找到与某个向量最相似的其他向量
2.向量数据库 vs 传统数据库
那向量数据库跟传统数据库相比，究竟有哪些区别呢？
这里让DeepSeek整理了一张表格：
特性 | 向量数据库 | 传统数据库 |
数据类型 | 主要处理高维向量数据 | 处理结构化数据（如文本、数字、日期等） |
数据存储 | 存储向量嵌入（embeddings） | 存储表格形式的数据 |
查询方式 | 支持相似性搜索（如最近邻搜索） | 支持精确匹配和范围查询 |
索引结构 | 使用专门索引（如HNSW、Annoy） | 使用B树、哈希索引等 |
应用场景 | 适用于AI、机器学习、推荐系统等 | 适用于事务处理、报表生成等 |
性能优化 | 针对高维数据相似性搜索优化 | 针对事务处理和复杂查询优化 |
数据规模 | 适合处理大规模非结构化数据 | 适合处理结构化数据 |
查询语言 | 可能使用自定义查询语言或API | 使用SQL等标准查询语言 |
数据关系 | 通常不强调数据间的关系 | 强调数据间的关系（如主键、外键） |
一致性 | 可能牺牲一致性以换取性能 | 通常保证强一致性 |
3.向量数据库在AI场景的实际应用
搜索
传统搜索：输入“红色运动鞋”，返回的可能是包含“红色”和“运动鞋”两个关键词的商品，但未必符合你的预期。
向量搜索：通过理解你的搜索意图，返回风格、颜色、款式都最相似的运动鞋！
实际应用： 电商的“以图搜图”、人脸识别。
生成内容
当你问大模型一个问题时，它并不是“死记硬背”地返回答案，而是从数百万个向量中找到最匹配的回答！
比如：
输入问题向量 → 找到最相似的问题 → 返回最佳答案
这样可以让 AI 更具上下文理解能力，提高问答准确性！
比如开源知识问答工具MaxKB的原理，可以看下面这张图：
图片来源：https://maxkb.cn/docs/system_arch/
在实际工作中，可能我们想要实现一个功能全面的智能客服，需要在知识库里录入大量的知识内容。
而用户每次询问的时候，假如把所有知识都发给大模型，不单单效率很低，也会多消耗很多token。
所以就需要对知识库进行向量化。
我们在知识库导入内部文档，MaxKB会对文档进行自动分段并存储在本地。
然后经过内置的向量模型对分段的内容进行向量化处理。
最后存储到PostgreSQL数据库中。
当用户提问时，也会对问题进行向量化处理，并优先从向量库中搜索相似度比较高的分段。
再结合提示词给到大模型，最后输出问题。
实际应用： ChatGPT、DeepSeek、知识库、AI客服等。
推荐系统
为什么短视频平台推荐如此精准？
背后就是你的浏览记录、观看时长、点赞行为都会被转换成向量。
向量数据库找到与你兴趣最相似的内容，让你越刷越上瘾 。
实际应用： 抖音、B站。
4.向量数据库的代表性产品
目前最流行的向量数据库包括：
Milvus（Zilliz）
FAISS（Facebook AI
Weaviate
Pinecone
等。
5.一些支持向量检索的传统数据库
PostgreSQL 上的 PGVector
Redis
ClickHouse
ES
MySQL 9.0，在Heatwave上支持了向量类型（可惜社区版暂时不能用）。
等等。
