AI时代，大模型的有效利用成为各行各业关注的焦点。矢量数据库作为大型模型的“存储器”，不仅提供数据存储，还通过数据检索和分析为生成式人工智能应用的开发带来新的范式。然而，它到底是如何为各种应用程序提供支持的呢？
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存储与计算分离：突破亿级数据挑战
在人工智能技术的推动下，各大企业都在探索将大型模型引入业务中。正是在这样的背景下，抖音集团早期的矢量化搜索引擎应运而生。
但这些业务庞大的数据规模对向量索引提出了极高的要求。以图虫为例，数亿张图片素材的存在已经远远超出了单机内存的极限，这意味着海量矢量数据的存储和检索必须找到新的解决方案。
为了应对这一挑战，研发团队采用了巧妙的存储与计算分离的分布式架构。该架构通过矢量数据的分片和分布式编排，结合矢量存储、批量构建和实时在线检索，解决了多索引、多场景的问题。
这不仅节省了索引构建资源，加快了索引构建过程，还提高了在线检索服务的稳定性，让用户能够快速、准确地搜索抖音上的内容。
计算内核性能优化：速度与稳定性的平衡
构建企业级矢量检索应用需要应对数十亿级数据和低延迟的挑战，这就要求计算核心必须具有高性能。矢量化检索是典型的计算密集型、数据密集型场景，性能优化成为关键。通过减少内存占用、优化索引性能、优化CPU指令集计算等一系列性能优化工作，抖音的矢量数据库架构实现了高吞吐量、低成本、高稳定性。
与开源基线相比，相同检索精度下的吞吐量和延迟提升3倍以上，同时满足大规模在线服务的稳定性要求。
但每个索引构建集群的成本较高，配置复杂也会带来问题。因此，研发团队进行云原生改造，实现组件多租户，并提供自动化调度能力，降低错误率，加速交付。
矢量标量混合检索能力：灵活满足多种场景需求
向量数据库经常与结构化数据一起使用，例如根据文档向量存储文档所属的部门信息，以支持权限过滤。
解决此类需求的常用方法是后过滤和预过滤，但是如何在执行过程中自动找到最合适的执行路径呢？为此，技术团队开发了DSL定向引擎，在检索过程中同时支持矢量检索和DSL过滤。该引擎具有高性能、逻辑完整、按需终止、执行计划优化等特点。在混合查询性能对比中表现出色，各方面都名列前茅。
更快实现大模型知识库：AI应用的助推器
随着大模型应用场景不断扩大，矢量数据的存储和检索需求也不断增长。
然而，将企业拥有的数据转换为矢量数据并不是一件容易的事。技术团队采用创新的方法，为业务提供预设的向量化方法，让业务只需选择适合自身数据的方法，即可将原始数据写入向量库，实现快速高效执行。模型应用。
矢量数据库技术全景：支撑大模型生态
经过内部多年的摸索和优化，抖音使用的矢量数据库产品已经形成了一整套完整的解决方案。该方案基于云基础设施，提供深度优化的引擎，涵盖从多模态数据写入、向量生成、在线检索到弹性调度和监控的全链路解决方案。
总结：
矢量数据库已经成为大模型时代的重要基础设施，为各行各业的人工智能应用提供了有力支撑。通过不断的技术实践和创新，抖音集团不仅在内部业务中广泛应用矢量数据库，还对外开放，为千行百业加速人工智能应用落地提供了机会。未来，随着新的应用场景的出现，矢量数据库将不断创新，提供更加灵活多样的功能，满足不同用户的需求。矢量数据库的发展将继续为AI时代的发展铺平道路，开辟新的可能性。