人工智能（AI）浪潮和企业数据量爆炸式增长的背景下，传统的数据架构正面临前所未有的挑战。为了更好地支持复杂的AI应用和实现敏捷的数据治理，两种创新的数据技术和理念正迅速崛起：向量数据库成为处理非结构化和半结构化数据的核心，而数据网格则重新定义了企业级数据治理的模式。它们共同构建了面向未来的数据基础设施，赋能更智能、更高效的业务运营。
向量数据库：AI时代的数据基石
向量数据库是一种专门用于存储、管理和高效查询高维向量数据的数据库。在AI和机器学习领域，文本、图像、音频等非结构化数据常常被转化为高维向量（称为嵌入，Embeddings），这些向量能够捕捉数据的语义信息。向量数据库的出现，正是为了满足对这些向量数据进行快速“相似性搜索”的需求，成为AI应用的关键基础设施。
首先，相似性搜索的核心驱动力。与传统数据库基于精 阿联酋 电话号码数据 确匹配（如SQL中的WHERE子句）不同，向量数据库的核心在于近似最近邻（ANN）搜索。这意味着，当给定一个查询向量时，数据库能够迅速找到与其“语义上相似”的其他向量。例如，在电商平台，用户查询“舒适的跑鞋”时，向量数据库不仅能匹配到包含这些关键词的商品，还能返回语义上相似但描述不同的商品（如“轻便慢跑鞋”），极大地提升了搜索结果的相关性和用户体验。
其次，赋能AI应用的广泛场景。向量数据库是诸多AI应用得以实现的基础。在推荐系统中，通过匹配用户偏好向量与商品向量，提供个性化推荐；在内容理解方面，识别相似图片或视频；在自然语言处理（NLP）领域，支持语义搜索、问答系统、查重和剽窃检测；在生成式AI中，作为检索增强生成（RAG）的关键组件，确保大语言模型（LLM）能获取到准确、最新的外部知识，从而减少“幻觉”现象。它为AI模型提供了高效的外部知识库和检索能力。
再者，高性能与可扩展性挑战。高维向量数据的存储和ANN搜索本身就具有挑战性。向量数据库需要解决高维诅咒（数据维度越高，数据点之间距离差异越小，搜索难度越大）和海量数据索引的问题。通过采用专门的索引算法（如HNSW、IVF）、分布式架构、内存优化和GPU加速等技术，向量数据库实现了在百万甚至数十亿级别向量数据上的毫秒级相似性搜索，并能够随着数据量的增长进行水平扩展，满足了AI应用对性能和吞吐量的严苛要求。