大模型和 ai 数据库双剑合璧，成为大模型降本增效，大数据真正智能的制胜法宝。大模型（LLM）的浪潮已经涌动一年多了，尤其是以 GPT-4、Gemini-1.5、Claude-3 等为代表的模型你方唱罢我登场，成为当之无愧的风口。在 LLM
大模型和 ai 数据库双剑合璧，成为大模型降本增效，大数据真正智能的制胜法宝。
大模型（LLM）的浪潮已经涌动一年多了，尤其是以 GPT-4、Gemini-1.5、Claude-3 等为代表的模型你方唱罢我登场，成为当之无愧的风口。在 LLM 这条赛道上，有的研究专注于增加模型参数，有的疯狂卷多模态…… 这当中，LLM 处理上下文长度的能力成为了评估模型的一个重要指标，更强的上下文意味着模型拥有更强的检索性能。例如有些模型一口气可以处理高达 100 万 token 的能力让不少研究者开始思考，RAG （Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）方法还有存在的必要吗？
有人认为 RAG 要被长上下文模型杀死了，但这种观点遭到了很多研究者和架构师的反驳。他们认为一方面数据结构复杂、定期变化，并且很多数据具有重要的时间维度，这些数据对于 LLM 来说可能太复杂。另一方面，企业、行业的海量异构数据，都放到上下文窗口中也不现实。而大模型和 AI 数据库结合，给生成式 AI 系统注入专业、精准和实时的信息，大幅降低了幻觉，并提高了系统的实用性。同时，Data-centric LLM 的方法也可以利用 AI 数据库海量数据管理、查询的能力，大幅降低大模型训练、微调的开销，并支持在系统不同场景的小样本调优。总结来说，大模型和 AI 数据库双剑合璧，既给大模型降本增效，又让大数据真正实现智能。
RAG 的出现使得 LLM 能从大规模的知识库中精确地抽取信息，并生成实时、专业、富有洞察力的答案。伴随而来的是 RAG 系统的核心功能向量数据库也得到了迅速发展，按照向量数据库的设计理念我们可以将其大致分为三类：专用向量数据库，关键字和向量结合的检索系统，以及 SQL 向量数据库。
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以 Pinecone/Weaviate/Milvus 为代表的专用向量数据库，一开始即为向量检索设计打造，向量检索性能出色，不过通用的数据管理功能较弱。
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以 Elasticsearch/OpenSearch 为代表的关键字和向量检索系统，因其完善的关键字检索功能得到广泛生产应用，不过系统资源占用较多，关键字与向量的联合查询精度和性能不尽人如意。
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以 pgvector（PostgreSQL 的向量搜索插件）和 MyScale AI 数据库为代表的 SQL 向量数据库，基于 SQL 并且数据管理功能强大。不过因为 PostgreSQL 行存的劣势和向量算法的局限性，pgvector 在复杂向量查询中精度较低。
MyScale AI 数据库（MyScaleDB）基于高性能的 SQL 列式存储数据库打造，自研高性能和高数据密度的向量索引算法，并针对 SQL 和向量的联合查询对检索和存储引擎进行了深度的研发和优化，是全球第一个综合性能和性价比大幅超越了专用向量数据库的 SQL 向量数据库产品。
得益于 SQL 数据库在海量结构化数据场景长期的打磨，MyScaleDB 同时支持海量向量和结构化数据，包括字符串、JSON、空间、时序等多种数据类型的高效存储和查询，并将在近期推出功能强大的倒排表和关键字检索功能，进一步提高 RAG 系统的精度并替代 Elasticsearch 等系统。
经过近 6 年的开发和数次版本迭代，MyScaleDB 已于近期开源，欢迎所有开发者和企业用户在 GitHub 上 Star，并开启使用 SQL 构建生产级 AI 应用的新玩法！
项目地址：https://github.com/myscale/myscaledb
借助完善的 SQL 数据管理能力，强大高效的结构化、向量和异构数据存储和查询能力，MyScaleDB 有望成为第一款真正面向大模型和大数据的 AI 数据库。
自从 SQL 诞生半个世纪以来，尽管其中经历了 NoSQL、大数据等浪潮，不断进化的 SQL 数据库还是占据了数据管理市场主要份额，甚至 Elasticsearch、Spark 等检索和大数据系统也陆续支持了 SQL 接口。而专用的向量数据库尽管为向量做了优化和系统设计，但其查询接口通常缺乏规范性，没有高级的查询语言。这导致了接口的泛化能力较弱，例如 Pinecone 的查询接口甚至不包括指定要检索的字段，更不用说分页、聚合等数据库常见的功能。
接口的泛化能力弱意味着其变化频繁，增加了学习成本。MyScale 团队则认为，经过系统性优化的 SQL 和向量系统是可以既保持完整的 SQL 支持，又保证向量检索高性能的，而他们的开源评测的结果已经充分论证了这一点。
在实际复杂 AI 应用场景中，SQL 和向量结合可以极大增加数据建模的灵活性，并简化开发流程。例如 MyScale 团队与北京科学智能研究院合作的 Science Navigator 项目中，利用 MyScaleDB 对于海量的科学文献数据做检索和智能问答，其主要的 SQL 表结构就有 10 多个，其中多张表结构建立了向量和倒排表索引，并利用主键和外键做了关联。系统在实际查询中，也会涉及结构化、向量和关键字数据的联合查询，以及几张表的关联查询。在专用的向量数据库中这些建模和关联是难以实现的，也会导致最终的系统迭代缓慢、查询低效和维护困难。
Science Navigator 主要表结构示意图（加粗体的列建立了向量索引或倒排索引）
在实际 RAG 系统中，检索的精度和效果是制约其落地的主要瓶颈。这需要 AI 数据库高效支持结构化、向量和关键字等数据联合查询，综合提高检索精度。
例如在金融场景中，用户需要针对文档库查询 “某公司 2023 年全球各项业务的收入情况如何？”，“某公司”，“2023 年” 等结构化元信息并不能被向量很好的抓取，甚至不一定在对应的段落中有直接的体现。直接在全库上执行向量检索会得到大量的干扰信息，并降低系统最终的准确性。另一方面，公司名称，年份等通常是可以作为文档的元信息被获取的，我们可以将 WHERE year=2023 AND company ILIKE “%%” 作为向量查询的过滤条件，从而精准的定位到相关信息，大幅提升了系统的可靠性。在金融、制造业、科研等场景中，MyScale 团队都观察到异构数据建模和关联查询的威力，很多场景下甚至有 60% 精度到 90% 的提升。
尽管传统的数据库产品都已经陆续意识到了向量查询在 AI 时代的重要性，并开始在数据库中增加向量能力，其联合查询的精度仍然存在显著的问题。例如，在过滤查询的场景下，Elasticsearch 在过滤比例为 0.1 时，QPS 会降到只有 5 左右，而 PostgresSQL（使用 pgvector 插件）在过滤比例是 0.01 时，检索精度只有 50% 左右，不稳定的查询精度 / 性能极大制约了其应用的场景。而 MyScale 仅使用了 pgvector 36% 的成本和 ElasticSearch 12% 的成本，就能够在各种不同过滤比例的场景下都实现高性能和高精度的查询。
在不同过滤比例场景下，MyScale 都用低成本实现了高精度和高性能查询
正因为向量检索在大模型应用中的重要性和高关注度，越来越多的团队投入了向量数据库这个赛道。大家一开始的关注点都是努力提升纯向量搜索场景下的 QPS，不过纯向量搜索是远远不够的！在实战的场景中，数据建模、查询的灵活性和精准度以及平衡数据密度、查询性能和成本是更为重要的议题。
在 RAG 场景中，纯向量查询性能有 10x 的过剩，向量占用资源庞大，联合查询功能缺乏、性能和精度不佳往往是当下专有向量数据库的常态。MyScaleDB 致力于在真实海量数据场景下 AI 数据库的综合性能提升，其推出的 MyScale Vector Database Benchmark 也是业内首个在五百万向量规模，不同查询场景下比较主流向量数据库系统综合性能、性价比的开源评测系统，欢迎大家关注和提 issue。MyScale 团队表示，AI 数据库在真实应用场景下还存在很大的优化空间，他们也希望在实践中不断打磨产品并完善评测系统。
MyScale Vector Database Benchmark 项目地址：
https://github.com/myscale/vector-db-benchmark
展望：AI 数据库支撑的大模型 + 大数据 Agent 平台
机器学习 + 大数据驱动了互联网和上一代信息系统的成功，而在大模型的时代背景下，MyScale 团队也致力于提出新一代的大模型 + 大数据方案。以高性能的 SQL + 向量数据库为坚实的支撑，MyScaleDB 提供了大规模数据处理、知识查询、可观测性、数据分析和小样本学习的关键能力，构建了 AI 和数据闭环，成为下一代大模型 + 大数据 Agent 平台的关键基座。MyScale 团队已经在科研、金融、工业、医疗等领域探索这套方案的落地。
随着技术的快速发展，某种意义上的通用人工智能 (AGI) 有望在未来 5-10 年内出现。关于这个问题，我们不禁要思考：是需要一个静态、虚拟且与人类竞争的大模型，还是其他更加全面的解决方案？数据无疑是连接大模型、世界与用户的重要纽带，MyScale 团队的愿景是将大模型和大数据有机结合，打造更加专业、实时、高效协作，同时亦充满人性温度和价值的 AI 系统。
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