亚马逊云科技向量数据库 让人眼前一亮

　　在我们讨论亚马逊云科技向量数据库之前，我们必须先搞懂向量数据库。

　　那么，向量数据库是什么呢?简单来说，向量数据库就是一种专门用于处理和查询向量数据的数据库。与传统数据库以表格形式组织和存储数据不同，向量数据库采用多维数值数组的形式处理和存储数据。它的主要目标是支持高效的向量相似性搜索和查询。因此，向量数据库在人脸识别、图像搜索、视频分析、语音识别、推荐系统等领域有着广泛的应用。它能够实现高效的数据检索和分析，具备“记忆”功能，这是传统数据库所无法实现的。

　　如果说大语言模型为我们带来了未来世界的一点光辉，那么向量数据库就是打开未来世界之门的钥匙。为什么这么说呢?接下来我们就以亚马逊云科技向量引擎Amazon OpenSearch Serverless为例展开我们今天的话题了。

　　亚马逊云科技宣布推出 Amazon OpenSearch Serverless 向量引擎预览版。该向量引擎在Amazon OpenSearch Serverless 中提供了一种简单、可扩展、高性能的相似性搜索功能,让用户能够轻松构建由现代化机器学习 (ML) 增强的搜索体验和生成式 AI 应用程序，无需管理底层向量数据库基础设施。

　　构建于 Amazon OpenSearch Serverless 的向量引擎天然具备鲁棒性。使用向量引擎，用户不必担心后端基础设施的选型、调优和扩展问题。因为大语言模型在处理文本数据时，常常将文本转换为高维向量。这些向量数据规模庞大，传统的数据库系统难以高效存储和查询。向量数据库专为存储和查询向量数据而设计，能够提供高效的数据存储和检索功能。

　　亚马逊云科技向量引擎为索引和工作负载搜索提供了单独的计算资源，让用户可以实时无缝地获取、更新和删除向量，同时确保用户查询性能丝毫不受影响。而大语言模型的训练和推理过程需要大量的向量计算。通过向量数据库提供的高效向量计算和查询功能，可以加速模型的训练和推理过程，提高模型的训练速度和推理效率。

　　Amazon OpenSearch Serverless 向量引擎由开源 OpenSearch 项目中的 k 近邻(kNN)搜索功能提供支持，该功能能够提供可靠而精确的结果。而大语言模型常应用于自然语言生成、对话系统等任务中，这些任务常常涉及相似性搜索和推荐。向量数据库提供了向量相似度计算的能力，可以支持更加智能的文本匹配和语义搜索，提升用户体验。

　　除了上述，亚马逊云科技向量引擎对于大语言模型的“大脑作用”之外，向量引擎支持相同的 OpenSearch开源套件API，而且通过集成 LangChain、Amazon Bedrock 和 Amazon SageMaker，用户可以轻松地将首选机器学习和 AI 系统与向量引擎集成。

　　以上功能还只是该向量引擎预览版的功能就已经能看出其性能的“鲁棒性”，以及其对大语言模型不可或缺的作用。在可以预期的未来几年内，亚马逊云科技向量引擎正式版就可能即将问世，其在优化向量图的性能和内存使用，包括改进缓存和合并等功能方面将要展现出怎样强大的能力，让我们拭目以待。