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这一切惊人的变化背后，离不开三大核心技术的支撑：大模型、embedding模型和向量库。它们共同构建了一个更智能、更直观的搜索新世界！
大模型凭借其强大的语言理解和多模态处理能力，成为了现代搜索系统的"大脑"，让搜索从简单的关键词匹配进化为真正理解用户意图的智能服务。
与此同时，信息储存的数据规模正经历着从 TB 级到 PB 级的指数级跃升，信息形态也从单一的文本模式向包含图像、音频、视频等多元数据的多模态形态演进。
面对如此海量且复杂的数据洪流，传统数据库除了存储效率跟不上以外，更重要的是无法进行非结构化数据之间的语义相似度计算，像图像、视频等这样的非结构化数据处理起来很费劲，高并发查询时响应速度更是没法满足实时需求。这种情况下，向量库应运而生。
首先，什么是向量数据库？顾名思义就是存储和计算向量的数据库。
那么什么是向量呢？
向量是一种数学概念，它描述了多维空间中的一个点。在计算机领域中，向量通常用于表示数据的特征或属性。举个例子，假设我们有朵花，每个花都有一些特征，比如花蕊、花瓣、花柱等。这些特征可以被看作是一个多维空间中的一个点，每个特征对应一个维度。
向量数据库与传统数据库有着本质的区别：传统数据库是将数据按行存储，每行包含不同的字段值；而向量数据库则是将数据表示为多维空间中的点，并存储这些向量点。这种存储方式使得向量数据库能够快速计算向量之间的距离和相似度，当我们需要查找内容时，它可以迅速定位到最接近的向量点，从而返回最相似的结果，而不是一行一行的去查找。
余弦相似度：
简单来说，想象你是一位新来的小学老师，第一天要认识班上的40个学生。每个学生都有自己的特征：有的戴眼镜、有的扎马尾、有的爱笑、有的个子高。这些特征就像是向量数据库中的"向量"。当一位家长在校门口给你描述"我的孩子是个戴眼镜、扎着马尾辫、爱笑的女孩"时，你的大脑就会自动在这40个学生中，寻找最符合这些特征的学生。
而传统方式，更像是一个个挨着问"是不是你家孩子？"
更重要的是！因为数据都被转换成了统一的向量形式，因此不同类型的数据可以在同一个向量空间中进行比较和检索，使跨模态搜索成为可能。可以用文字描述来搜索图片，甚至用文字搜索视频。
那又是如何将这些信息转换成向量的呢？这就要靠我们的Embedding模型了！
Embedding是怎么做到的？
我们以“我爱机器学习”这个文本Embebdding的过程为例子。
第一步：分词！拆拆拆！ 🧱
拿到“我爱机器学习”这句话，模型首先要做的就是把它“大卸八块”！拆成："我" / "爱" / "机器学习"
当然，有时候也会拆得更细，比如把“机器学习”拆成“机器”和“学习”。具体怎么拆，看用的是哪种模型。总之，就是把一长句变成一堆小零件。
第二步：查词表！每个零件给个“身份证号”！ 📖➡️🔢
模型有个超级超级大的“词表”，记录了海量词语和它们对应的初始数字表示。比如初始化“身份证号”可能是：
"我"：[0.2, 0.1, 0.5]
"爱"：[0.3, 0.2, 0.4]
"机器学习"：[0.5, 0.4, 0.3]
这些初始数据是模型在之前“预训练”阶段，从读了几十个T的文本学来的，大概知道哪些词在意思上可能有点关系。
第三步：看上下文！注入灵魂！✨🧠
光有“身份证号”还不行，比如“学习”这个词，在“我爱机器学习”里的意思，和在“我学习数学”里的意思是不一样的。这时候，Embedding模型就要发挥它的“智慧”了！它会看这些词是怎么组合在一起的，也就是看上下文（Context）。
比如模型发现"机器"和"学习"这两个词经常搭配出现，并且上下文往往与人工智能、算法等主题相关。这种组合形成了"机器学习"这个特定的技术概念，与单纯将"机器"和"学习"分开理解有着完全不同的含义。
通过复杂的计算，模型会动态调整之前那些初始的“身份证号”。它会把“我”、“爱”、“机器学习”这些零件的向量，根据它们在这句话里的实际意思和关系，进行“精装修”！
比如，“机器学习”的向量可能会变成：[0.45, 0.35, 0.25]。
因此embedding模型的智慧至关重要！决定了向量的准确性和相关性！
当然，这只是一个通用的方式，当前的 Embedding 生产高度依赖讲清楚 Bert/Transformer 模型结构，也就是每个词（token）的权重，结合“注意力”机制，来进行“精装修”。
第四步：合成一个整体 📦
最后，模型把这些经过“精装修”的“身份证号”，合成一个“整体”！“我爱机器学习”这句话的向量可能就变成了：[0.95, 0.65, 1.15]。再将这个向量存储到向量库中，就可以用来进行搜索了！
然而，实现高质量的Embedding并非易事。
首先是计算资源的挑战 - 处理海量数据需要强大的算力支持。其次是模型训练的平衡性 - 既要保证向量能充分表达语义信息，又要控制向量维度以提升检索效率。更重要的是，如何让模型真正理解多模态数据之间的关联，这需要大量的训练数据和精心的模型设计。
向量库的实现同样面临诸多技术难关。 数十亿条向量数据，每条都是高维向量，存储空间会急剧膨胀。在海量高维向量中进行相似度计算，如何在毫秒级完成？此外，系统还需要考虑数据更新、并发访问等实际场景带来的复杂性。
别担心，字节跳动的VikingDB团队已经为你准备好了一切！
VikingDB团队不仅提供了开箱即用的向量库。还集成豆包大模型加持的高性能Doubao-embedding模型。凭借豆包在海量数据上的预训练和强大的文本理解能力，我们的Embedding模型能够精准捕捉文本语义，为应用提供最优质和最精准的向量表示。同时，我们也支持各类主流开源模型，让你轻松打造属于自己的向量应用。
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作为字节自研的向量数据库，VikingDB早在大模型兴起之前就在字节内部广泛应用。从2019年推出首个10亿规模分布式向量检索服务起，到升级编排调度能力，再到支持内置向量化方法，VikingDB经历了持续的技术进化。
目前VikingDB通过火山引擎提供公有云服务，并推出创新的知识库和记忆库产品，为用户提供从向量存储、检索到知识库、记忆库构建的一站式解决方案。为RAG应用提供全面支持。
VikingDB向量库除了拥有效果更好的Doubao-embedding模型外，还具备更高性能、更低成本、更大规模、更强检索！
更高性能：VikingDB是少数不依赖 Faiss 开源库的向量检索引擎，对每种应用模式进行持续优化提升，从头到尾的兼容性承诺。通过深度优化的HNSW、IVF、DiskANN等索引算法，结合SIMD指令集加速与访存优化，百亿级向量检索规模下的检索性能在10ms内，较主流开源方案提升3倍以上。
同时，通过分桶位图优化、执行计划自适应、实时更新标量检索策略，条件过滤性能较Elasticsearch提升10倍以上，并实现了向量与标量的高效混合检索。
随着数据规模的扩大与检索条件复杂度的增加，混合检索方案的性能优势愈发显著，可为复杂查询场景提供更加快速、精准的检索服务。
更低成本：VikingDB通过Int8等量化技术，在几乎不损失精度的情况下，将向量库成本降低至近25%。
更大规模：在架构方面，VikingDB采用存算分离设计，配合定制调度系统实现秒级资源响应。创新的流式更新架构确保在高并发写入场景下数据秒级可见，支持向量数据的实时写入、更新及自动化索引构建。
更强检索：VikingDB也是业界首家支持稠密向量与稀疏向量混合检索云服务产品，通过动态权重调整实现语义与关键词的协同召回。
目前已在字节跳动内部50+业务线得到验证，包括抖音推荐、飞书智能问答等核心场景。
有没有那么几次，你跟大模型聊天的时候，感觉它像是在“云里雾里”地回答你的问题？明明问的金融知识，结果噼里啪啦给你输出数学公式——这波操作直接让人瞳孔地震！
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我们VikingDB团队已经把这些问题按在地上摩擦了！
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