主要观点总结
本文介绍了向量数据库的概念及其与大数据、AI时代的关系，详细描述了向量数据库的市场规模、主要玩家及其优劣势，并以Zilliz为例进行了深入剖析。文章还提到了向量数据库的应用场景，如RAG、个性化多模态内容搜索等，以及市场对此技术的看好。最后，文章通过Forrester的报告对向量数据库的不同玩家进行了评价，并对Zilliz给出了高度认可。
关键观点总结
关键观点1: 向量数据库的概念及市场背景
向量数据库用于存储和管理非结构化数据，如图片、视频、音频等。随着大数据和AI技术的发展，向量数据库市场需求不断增长，形成一个千亿级别的蓝海市场。
关键观点2: 向量数据库的主要玩家及优劣势
市场被划分为三大派别：独立的向量数据库创业公司、传统数据库玩家和云服务巨头。每类玩家都有自己的优势和劣势。
关键观点3: 向量数据库的应用场景
向量数据库在RAG、个性化多模态内容搜索、推荐系统、精准营销等领域有广泛应用。
关键观点4: Forrester对向量数据库的评价
Forrester通过报告对向量数据库的不同玩家进行了评价，Zilliz等创业公司表现突出。
文章预览
机器之心发布 机器之心编辑部 命运齿轮转动的开始，源于 2023 年的 3 月 23 日的 OpenAI 一次日常更新。 这一天，OpenAI ChatGPT 发布了一个名叫 chatgpt-retrieval-plugin 的插件功能。而在官方 plugin 给出的标准案例中，OpenAI 专门提到，向量数据库是大模型产品形成长期记忆一个必不可少的组件。 无独有偶，三天前的 NVIDIA GTC 2023 大会上，英伟达创始人黄仁勋也重点提及向量数据库，一家过去名不见经传的向量数据库创业公司 Zilliz 在此期间，被三次邀请上台演讲。 向量数据库与大语言模型，成为这一年的 GTC 上，除芯片之外讨论度最高的关键词。 也是自这一天起，海内外的各大开源社区以及创投市场，所有向量数据库项目的关注度瞬间画出了一条陡峭的增长曲线。 老牌玩家 Zilliz 旗下 Milvus 的 GitHub 的 Star 在接下来的两年时间迅速从一万增长至三万。原
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