《向量数据库指南》——完善产品拼图，GBASE南大通用发布向量数据库

在AIGC所引发的新一轮AI浪潮中，向量数据库成为资本的宠儿，引发了广泛关注，越来越多的数据库厂商布局向量数据库。

日前，在刚刚结束的第二十五届中国国际软件博览会·中国数据库产业峰会上，南大通用发布了GBase向量数据库GBase Cloud Vector DB，也带来了他们对市场的观察、思考和实践。

为什么需要向量数据库？

为什么需要向量数据库，可以从供需两端分别来看。

首先在需求端，正如南大通用董事长丁明峰所言，随着多元化场景发展，单一数据库不能解决所有问题，每一类应用场景都需要有一种数据库来支持，新兴业务场景催生了向量数据库的出现。

向量数据库可以看作是一种新型的NoSQL数据库，几年前，向量数据库便已出现，目前在机器学习和人工智能领域正变得流行。

向量数据库与传统的关系型数据库以及一些NoSQL数据库都不同，比如PostgreSQL，最初是用来存储行和列的表格数据，MongoDB，它以JSON文档存储数据，Neo4j，以点、边和属性存储图数据，挖掘关联关系。而向量数据库，是专门用来存储和查询向量（Vectors）的数据库。向量数据库做的是模糊匹配，输出的是概率上的最近似答案，比较接近于机器学习中的无监督聚类，这是向量数据库与其他数据库一个最大的不同。