大模型在以「日更」停顿的同时，人不知; 鬼不觉也带来一股焦虑情绪：估值 130 亿美元的 AI 写作工具 Grammarly 在 ChatGPT 公布后网站用户直线降落；AI 聊天机器人独角兽公司 Character.AI 的自建大模型在 ChatGPT 提高之下，被质疑是否造成足够的竞争壁垒 ……
ChatGPT Plugins 插件公布之后，更多创业者开始担心大模型的技术提高会把本人卷入「打击射程」，刹时抹掉本人所在畛域的技术积攒和劣势。
咱们如同陷入了大模型所带来的「WTF 综合症」——在过山车般的技术加速度中，人们会在「what the fuck」的诧异和「what’s the future」的考虑之间，重复横跳。
冷静下来思考，在底层大模型的国产化浪潮以及应用层的红红火火之外，大模型畛域还有什么是值得被关注的？
向量数据库（Vector database）在咱们与行业人士的各种交换中屡被提及。它被看做 AI Infra 中的要害一环，这种专门用于存储、索引和查问嵌入向量的数据库系统，能够让大模型更高效率的存储和读取知识库，并且以更低的老本进行 finetune（模型微调），还将进一步在 AI Native 利用的演进中表演重要作用。
- 向量数据库之于大模型的价值和意义到底是什么？它会不会被大模型自身的提高吞掉？
- 围绕着大模型的软件开发范式将会被如何构建？向量数据库能施展的作用是什么？
带着这些问题，极客公园找到了 Zilliz 创始人 & CEO 星爵进行交换。Zilliz 成立于中国上海，总部在美国硅谷，于 2019 年开源了寰球首个向量数据库产品 Milvus，它在 GitHub 上取得了超过 1.8 万颗 Star，在寰球领有超过 1000 家企业用户，成为目前寰球最风行的开源向量数据库。而早在 2022 年，Zilliz 就实现了累计超过 1.03 亿美金的 B 轮融资，估值达到惊人的 6 亿美金。
图|Zilliz 在 SIGMOD’21 发表的论文，Milvus 是寰球真正意义的第一款向量数据库产品
在大模型热潮之前，整个向量数据库市场一年只有几亿美元。直到去年 ChatGPT 推出，如 killer app（杀手级利用）个别拉高了市场天花板，也让大模型和向量数据库开始真正出圈。
在往年 3 月的 NVIDIA GTC 大会，黄仁勋首次提及向量数据库，并强调对于构建专有大型语言模型的组织而言，向量数据库至关重要，而 Zilliz 也被官宣是 NVIDIA 的向量存储的官网合作伙伴。紧接着，OpenAI ChatGPT plugins 公布的官网文章中，Milvus 和 Zilliz Cloud 同时作为首批插件合作伙伴被提及，成为惟一一家开源我的项目与商业化云产品同时入选的向量数据库公司。而在近一个月之内，向量数据库迎来了融资潮，Qdrant、Chroma 和 Weaviate 纷纷取得融资；而 Pinecone 也正式官宣了新的 1 亿美金 B 轮融资，估值达到了 7.5 亿美元 ……
图| Zilliz 创始人 & CEO 星爵
从 3 月 到 5 月，咱们与星爵一起见证了向量数据库从石破天惊到成为行业大热的残缺过程，并和他陆续探讨了大模型的演变、向量数据库的价值和意义，以及 AI Native 利用演进等一系列问题。
以下是对话精选，由极客公园整顿：
01 大模型和小模型的混合时代
极客公园 ：在你看来大模型是什么？
星爵 ：大模型是一个智能处理器，是一个大脑。传统处理器是人工去编排电路，而大模型是用神经网络去编排电路。
大模型将来倒退会更加弱小，一方面会有中央处理的大模型，像 ChatGPT 的云端大脑，前面无数万块 GPU，它会奔着更大规模、更强能力的方向倒退，但它的毛病也很显著，能耗和老本也比拟高；另外一个维度，它会往更高的效率、更低的能耗比方向走，会有小模型进去，像 Dolly 模型（注：Databricks 公布的领有 120 亿参数，类 ChatGPT 开源模型），每个人手提一个「大脑」。
极客公园 ：这个论断是怎么得进去的？
星爵 ：我是站在人类的科技发展史去看的，而不是大模型自身。
大模型实质是开启了人类智能计算的一个时代，然而计算能力肯定会分化的，不可能说只有一个。
人类的计算最终都是从大分化成小的，「大」不见得是一个适宜所有产品的需要。计算机最开始是主机时代，是在大机房外面的大型机，而当初 ChatGPT 实质也是如此。对于这种计算形式来说，毛病显著，响应很慢，吞吐率也不高。
呈现小型化的趋势是因为性能的需要在分化，如果你要办公，你买一个上网的笔记本电脑就能够了，不须要一个超级计算机。
极客公园 ：会像主机到微机的时代演变，有清晰的阶段划分吗？还是说会是一个大模型和小模型混合的时代？
星爵 ：从大模型到小模型的大量涌现，这个演进其实就花了 6 个月，人类文明的进化曾经变得更快了。当初如果你想跑一个微软出的 Deep Speed Chat 这种小模型，在笔记本上就行。
你能够认为小模型就相当于当初的 PC，大模型是当初的超级计算机。
我感觉大模型和小模型两者会并存上来。需要分化的实质背地，并不是一个技术问题，而是资源如何最优化配置的问题。如果说集中式的治理是最优的话，那么肯定会做集中式的。
极客公园 ：大模型和向量数据库是什么关系？大多数向量数据库公司其实在大模型热潮呈现前就有了，比拟好奇大模型给向量数据库带来了什么？
星爵 ：在我看来，大模型是新一代的 AI 处理器，提供的是数据处理能力；那么向量数据库提供就是 memory，是它的存储。
向量数据库之前利用比拟扩散，ChatGPT 的呈现，让向量数据库迎来了 killer app 时刻，一下子把行业的天花板拉高了几个数量级，把向量数据库面向的开发者从几万晋升到寰球几千万。就像过来做挪动开发和利用开发，可能大家都会人手一个 MongoDB 数据库，当前也会人手一个向量数据库。
极客公园 ：目前大模型倒退十分迅猛，会不会把向量数据库提供的价值间接被吞到大模型的体系里？
星爵 ：不论是大模型还是小模型，它实质上是对全世界的常识和运行规定的一个编码，是对咱们人类所有数据的一个压缩。
但很难真的把所有数据放到大模型外面。比方有一种观点，ChatGPT 是一个相当高效的压缩编码方式，但它并不是无损压缩，并不能领有所有常识，这个过程必然带来熵减和信息损失。如果把所有信息都编码到神经网络外面去，那么神经网络就会变得特地臃肿，参数规模会微小无比，从而导致运行迟缓。所以不能全放进去，这意味着它可能须要内部的存储。
在计算机构造中也有相似的状况：CPU 里会有一个片上存储 SRAM，个别会做得比拟小，因为片上存储的价格比内存 DRAM 要贵 100 倍，比磁盘要贵 1 万倍。神经网络就是大模型的片上存储，更大规模的模型领有更多的片上存储。然而用神经网络来存储数据是相当低廉的，会导致网络规模的急剧增大，所以大模型也须要一种更高效的数据存储形式，这就是神经网络外的片外存储，向量数据库就是它的片外存储。如果运行时发现有信息不晓得，就到向量数据库外面来取。而向量数据库的存储老本比存到神经网络的老本要低 2 到 4 个数量级。
极客公园 ：你拿硬件做了类比，然而咱们也能够看到有芯片公司是在做存算一体的架构，存储和计算放在一起。
星爵 ：实质上每一种计算都须要存储，计算和存储是两个最根本的形象，但它们是能够互相转化的，能够用存储换计算，也能够用计算换存储。在达到一个更好地投入产出比的过程中，须要有一个均衡。
人类的第一个计算机就是存算一体的，起初为什么要离开？因为效率和老本。为什么说大模型不可能齐全取代向量数据库，这是因为向量数据库的存储老本比大模型要低一个 1 千倍到 1 万倍，就看你要不要这么做而已。历史上，存储永远比计算便宜，计算也在提价，但你发现存储始终更便宜。
极客公园 ：但这个逻辑其实是硬件的逻辑，软件也会如此吗？
星爵 ：软件和硬件是相辅相成，互为撑持的。软件里为什么要把两头计算过程保留下来，不重算一次？为什么要做缓存，要保留两头后果？因为保留是为了少算，少算的起因是用空间换工夫，用存储换计算资源，这在软件外面是最经典的一种设计模式。之所以软件这么设计，也是硬件个性所决定的：存储比计算要更便宜。
02 从新了解向量数据库的价值
极客公园 ：最近有个玩笑说，上一波投 AIGC 的 VC 公司基本上都悔恨了，意思是在大模型之下很多应用层公司的壁垒都被抹掉了。私域数据会不会是形成竞争力的外围，向量数据库是不是能够在这个方向起作用？
星爵 ：帮忙用户治理私域数据，的确是目前向量数据库提供的外围利用场景。很多公司和集体不违心让大模型拿到本人的数据。
那么咱们怎么样利用向量数据库和 OpenAI 这种大模型厂商替换数据呢？首先说一点，大模型自身是能够将互联网上的公域数据都爬到，对于私域数据能够用向量数据库先做好编排，转成向量数据库里的向量。当初要从私域数据的知识库里要找到问题的答复，能够利用向量数据库的类似查找能力，精确定位到库里的相干数据，而后把这几个信息编成一个 prompt。
只管 prompt 的容量实践上能够有限，但这样效率太低，并且也难以实现。通过以上这样的形式就能够很容易管制是 2000 个 tokens，或者 8000 个 tokens，把它传给大模型给出一个答案。所以说，通过向量数据库能够用私域数据和大模型做一个加强和互补。
极客公园 ：大模型不会把公有数据都拿走？
星爵 ：国外这一波 AI 起来之后还有一个特地好的点，就是把隐衷数据保护都搞清楚了。
为什么有那么多开发者敢用，那么多百亿美金的公司愿把本人的服务接到 OpenAI 外面去，就是 OpenAI 曾经保障 prompt 只能作为 input（输出），不能存、不能训练、不能学习。要不然我把数据都给你了，你学完当前把我踢掉怎么办。国外曾经在私有数据和公有数据之间划出了一个很大边界。我置信中国最初也会立法，走到这一步的。
极客公园 ：向量数据库在大模型中还有什么利用？
星爵 ：短期还有一种利用形式，用向量数据库给大模型更新数据。
其实这也是个老本的思考，模型的 finetune（微调）更新的老本，是远大于应用向量数据库数据做存储。
不论是大模型还是小模型的 finetune 都比较慢。除非你做一个超级无敌计算机，实时获取新数据，也实时更新模型，但没必要。像 ChatGPT 训练所用的数据是截止到 2021 年 9 月，前面的事件它就不晓得了，会给出谬误答案。所以通过用向量数据库给大模型更新数据，也是能够肯定水平上解决大模型「胡说八道」的问题。
极客公园 ：Zilliz 还推出了 GPTCache，要给 ChatGPT 做缓存层。这个怎么了解？
星爵 ：缓存也是个很好的利用场景。咱们认为寰球的 CDN 和缓存会有重做一次的机会。将来 AI 的公共场景中信息替换的形式会发生变化，会向更智能，更偏差语义这个方向转变，并且消化的是更加非结构化的数据。以前的 CDN 是基于准确条件的查问，当初能够基于一些近似条件的查问。将来须要一个更智能的一个 CDN，更智能的一个缓存。
极客公园 ：最近很火的 AutoGPT 和向量数据库也有关联，向量数据库在其中表演了什么角色？
星爵 ：向量数据库是 AutoGPT 中最为外围的组件之一。咱们的产品 Milvus 曾经接入到了 AutoGPT 中，这给咱们带来了很大的流量。你能够这样了解，AutoGPT 等于 ChatGPT 加上向量数据库。通过向量数据库让 AutoGPT 具备了长期记忆能力，它晓得之前搜的是什么，把历史全部记进去了，不然每次查问是没有上下文的。
极客公园 ：斯坦福大学和谷歌联手公布的论文《Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior》也引起了行业强烈关注，试验构建了一个虚构小镇，小镇有 25 个有「记忆」的虚拟人，他们能够联合本人的「人设」，在社交活动中产生不同的决策和行为，这让咱们看到了事实版的《西部世界》构建的可能性。这个试验外面十分重要的是虚拟人的记忆机制，向量数据库能做吗？
图|虚构小镇
星爵 ：能。AutoGPT 加一个人物的头像，就能够打造一个最简略的智能 Avatar。当前各种智能体都要有个记忆，而记忆是向量数据库来提供，这个设想空间蛮大的。那它可能是个什么机会呢？还真不好去定义，人类历史上首次呈现领有独立记忆体的虚拟人，这是一个历史性的机会，对向量数据库的需要会有几万倍的增长。
这实质上还是应用向量数据库作为大模型的 memory，利用在了虚构智能体这个场景。我感觉缓缓地大家在达成共识，只有做大模型的利用，就会用向量数据库来做记忆体。
极客公园 ：大模型要想解决简单工作，首先要有记忆能力，而后基于记忆（上下文）做推理，而向量数据便是记忆体。那是只有向量数据库就够了，还是须要再加一些其余的？
星爵 ：根本就够了。因为所有大模型和 AI 外面的数据交换都是用向量。这个实质上是说片外跟片内的存储数据的替换格局是对立的。这也就是说为什么不能拿 Oracle 去做智能体的记忆；ChatGPT 也没有选 MongoDB，也没有选 Oracle，因为它们都是不适宜大模型的。
极客公园 ：是不是能够这样了解，把大模型看成是一个基于自然语言编程的新型计算机，向量数据是它最原生的数据，向量数据库是它最原生的数据库，这其实是一个残缺的体系？
星爵 ：是的。神经网络确实是向量，因为它所有的信息传输都是向量，每一层的参数也都是向量。所以能看成是个以向量（embedding）为基础架构的一套新的计算体系结构。
这个体系结构简略说来就是「CVP Stack」。其中「C」是 ChatGPT 这类大模型，负责向量的计算；「V」是向量数据库（vector database），负责向量的存储；「P」是 Prompt Engineering，负责向量的交互。
03 AI Native 时代的利用演进
极客公园 ：对于 AI Native 时代的利用开发来说，什么变得更重要了？什么不重要了？
星爵 ：在大模型开发时代，我率先提出了后面提到的「CVP Stack」概念，当初也逐步被宽泛承受了。
这里要特地指出的是，我对于「P」的定义和了解会更加凋谢一些，不限于 prompt engineering。它实质上是个发明的过程，而不是说简略的写 prompt。「P」的外围是发问能力，或者说是找到需要、找到市场的一个能力，比如说你如何设计你的用户流程，如何找到一个好的商业化落地的场景，这都是蕴含在「P」中。
对于当初的开发者来说，不论你是产品经理还是前端工程师，用 ChatGPT 加上向量数据库，写好 prompt，再用 LangChain 把我的项目串起来，根本用上一周就能够写个利用进去，这极大地升高了大模型利用的开发成本。
极客公园 ：面向大模型时代，你对 Zilliz 这家公司更精确的定义是什么？
星爵 ：咱们是一家 DB for AI 的公司，大略 3 年前，咱们发了这个畛域第一篇 SIGMOD 论文的时候，提出了这个概念，但它是一个学术界的讲法。如果依照更好了解的形式，咱们其实的是一个 AI Native 的数据库公司。
过来 10 年最大的机会是做 Cloud Native（云原生）的 Data Infra，产生了 Snowflake 这样的巨头；将来 10 年最大的机会是做 AI Native（AI 原生）的 Data Infra，像 Zilliz 这样的向量数据库公司将会迎来历史性时机。
极客公园 ：这一波大模型守业，应用层创业者被问得最多的是，怎么去建设本人的竞争壁垒，而不被大模型自身的提高「淹死」？你怎么看壁垒这个问题？
星爵 ：应用层其实是有壁垒，技术壁垒变低了，那么其余的壁垒就变高了，我感觉创意和经营变得更重要了。
极客公园 ：与中国关注应用层和大模型层不同，美国在 AI Infra 上迎来了开源的凋敝，AI Infra 的竞争格局会是怎么样？中国接下来在 AI Infra 上有什么值得期待的吗？
星爵 ：Infra 是一个赢者通吃的市场，像 Snowflake 在云原生数据库畛域就是奋勇当先。
我感觉中国在这一块还没开始，中国大模型比国外大略落后了半年。Infra 的话，我感觉中国可能还会落后半年到 1 年。我感觉 AI Infra 在接下来的半年里会有一个前所未有的疾速倒退。
04 爆火背地的保持和运气
极客公园 ：3 月的 NVIDIA GTC 大会上，黄仁勋强调向量数据库对于大模型至关重要，还发表了你们是 NVIDIA 的向量数据库的合作伙伴。这两头产生了什么故事？
图|NVIDIA GTC 大会，黄仁勋首次提及向量数据库，并强调对于构建专有大型语言模型的组织而言，向量数据库至关重要
星爵 ：咱们在守业之初就动摇地认为 AI 时代的计算肯定是异构的，也始终在保持包含 GPU 减速在内的异构计算的技术路线。
NVIDIA 是在去年下半年看到整个 AI 的发展趋势中，向量数据的解决会越来越重要，十分心愿更多的企业可能把 GPU 减速用起来。他们在寰球范畴内调研和接触向量数据库畛域的公司和团队，但也发现真正可能在异构计算下面有布局、有实力的只有咱们一家。
NVIDIA 在深刻地理解咱们之后，也成为了咱们 Milvus 开源社区里一个很重要的贡献者。除了独特公布 GPU 减速向量数据库，NVIDIA 还派了几名的工程师专门给 Milvus 奉献代码。
此外，NVIDIA 还有一个用 GPU 减速的开源举荐零碎框架 Merlin，它把 Milvus 也做成 Merlin 中的一个关键部件，帮举荐零碎去治理上面的数据。当初 NVIDIA 不仅仅是咱们的合作伙伴，同时也成为咱们的一个大用户。
极客公园 ：OpenAI 又是什么样的故事？我看到在颁布 ChatGPT plugins 公布的官网文章中，Milvus 和 Zilliz 是首批的合作伙伴，奉献了向量数据库插件。
图|OpenAI 公布 ChatGPT plugins 的官网文章中，Zilliz 的产品被提及了两次
星爵 ：OpenAI 的话就更加简略了，一年前就曾经有一些单干了。他们和咱们说要做一个平台，就是 ChatGPT plugins，看到咱们的向量数据库是寰球最风行和最具开发者社区影响力的，因而心愿退出。最开始咱们的心态很温和，感觉是根底的开源兼容单干。但 plugins 公布后，咱们取得了来自大模型畛域开发者和 GPT 用户群体的空前关注，这个是我始料未及的。
极客公园 ：既然向量数据库这么重要，会不会放心国内他人再做一个向量数据库？
星爵 ：说实话咱们很欢送，因为向量数据库还处于倒退的晚期阶段，还须要更多的市场教育。
极客公园 ：对于「为什么是你们」这个问题，你是怎么思考的？
星爵 ：我也想不到往年会有机会和大家都去谈向量数据库。之前我每年都跟他人讲，向量数据库是接下来特地牛逼的事件，但大部分人听完之后说，乏味，你有这个想法和愿景，就好好干。
当初回头看，没有动摇的愿景和长期主义的保持，咱们不可能走到当初。
当然，一个胜利的企业也须要有些好的运气。比如说，咱们历史上每次融资都可能遇到一些领有雷同愿景、保持长期主义的投资人。咱们往年开始筹备做商业化，刚好遇到大模型的「iPhone 时刻」，一下子把咱们推到了聚光灯下。之前有人会狐疑咱们的商业化后劲，但当初有人和我说 Zilliz 想不挣钱都很难。
很多时候，你保持在做一些难的事件，然而很多工夫点你没有赶上，你可能会死。因为其实很多优良的企业也是这么死掉的，只管它的产品和技术很好，但它跟市场经济倒退的趋势不吻合，跟用户需要暴发的工夫点不吻合。
对于能够掌控的，那咱们就拼命去做胜利的必要条件；而有些是无法控制的，对咱们来说的话，很感恩这种运气。
极客公园 ：所以你是怎么看本人的？是长期主义的胜利者？
星爵 ：幸存者更失当一些。
极客公园 ：大模型给向量数据库带来的是什么水平的减速？
星爵 ：是指数级的增长，过来 6 个月开发者的增长量大略能顶得上咱们过来三年的。
这是一个向量数据库开始疯狂增长的时代，也是 AI-native 数据库将来十年高速增长的开始。
本文为转载文章，原文于 2023 年 5 月 10 日 刊发于「极客公园」，作者为王式。
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