ModaHub コミュニティ: あなたは単に必要だと思っていますが、エンタープライズ レベルのベクトル データベースではなくベクトル エンジンが必要ではないかと考える人もいます。従来のデータベースにベクトル エンジンを追加すると、ベクトル データベースになるのですが、彼らのアイデアは実現可能だと思いますか?
Li Li: このアイデアは完全に実現可能だと思います。この点における大規模モデルの中心的な要件はベクトルを取得できることであり、通常は特に複雑なデータベース関数は必要ありません。
大規模なモデルやその他のさまざまな単純化されたモデルを通じて埋め込みを実行し、さまざまなドキュメント、テキスト、画像をベクトルに変換できます。したがって、ベクトルの場合は、保存する必要があり、ツール チェーンによって呼び出され、そこからチェックアウトできる必要があります。たとえば、LangChain は多くの種類のベクトル データベースをサポートできます。データの追加、削除、変更、クエリを実行したい場合、単純なベクトル エンジンでは処理できませんが、データベースにベクトルを追加する機能を使用すると、この問題を処理できます。
したがって、シナリオと関数だけから始めて、従来のデータベースや一部の NoSQL データベースにベクトル機能を追加することは完全に実現可能だと思います。
しかし、ビジネスの規模が大きくなると、従来のデータベース＋ベクトルエンジンでは対応できなくなる可能性があります。現時点では、ベクトル検索のこの部分のパフォーマンス要件を確保するには、ベクトル検索とより連携した技術的な実装が必要になる可能性があります。たとえば、大規模なモデル アプリケーションは、何億ものユーザー アクセスをサポートする必要があります。この規模は、従来のデータベースでは決して処理できるものではありません。ストレージと計算テクノロジの分離など、さまざまなアーキテクチャ上の考慮事項が必要です。スケールアップできることを確認します。