当我们走进图书馆，我们通常通过书名、作者或分类来检索书籍。这种简单的检索方式基于传统的关系型数据库，它们在处理这类简单的关系数据时表现得非常出色。然而，当我们试图通过书中的某个章节或人物的某个特征来查找书籍时，这种方法就显得力不从心了。甚至当我们想检索一段音频或一张偶然拍下的花朵照片时，传统的关系型数据库更是无法满足我们的需求。为了解决这些问题，一种新型的数据库——向量数据库应运而生。
那么，什么是向量数据库呢？首先，我们需要了解一个基础的数学知识：向量。在数学中，向量是具有大小和方向的量，可以通过带箭头的线段表示。向量之间的距离或相似性可以通过欧式距离、余弦距离等方式计算得出。这就是向量数据库运行的基本数学原理。
在向量数据库中，数据不再只是简单的标签归类，而是根据事物的各项特征进行向量化。例如，我们可以通过身高、发色、鼻梁高低、眼睛大小、声音响度等特征，将林丹和李宗伟转化为向量，从而在数据世界中加以区分。当我们将这种向量应用于全球80多亿人时，每个人的独特性就能被精确地捕捉和表示。赋予向量的特征角度越多，数据就越准确。这样，我们就能够在二进制世界中建立起一个精确的现实世界模型。一本小说、一首音乐、一段视频、一张照片都可以被数据化，这就是向量数据的魅力。
向量数据库是一种特殊类型的数据库，它专注于处理和查询这些向量数据。与传统数据库以表格形式组织和存储数据不同，向量数据库以多维数值数组的形式处理和存储数据。它的主要目标是支持高效的向量相似性搜索和查询。因此，它在人脸识别、图像搜索、视频分析、语音识别、推荐系统等领域有着广泛的应用。
当我们需要检索某个事物时，只需要提供该事物的某些特征，电脑就会将这些特征转化为向量，然后在向量空间中进行相似度计算和索引。向量数据库能够实现高效的数据检索和分析，使得我们在检索双胞胎中的某一个时，另一个会最快出现。同样，当我们检索一本小说中的某一桥段时，这本小说也会最快被匹配到并被检索出。
因此，我们可以预见，向量数据库在未来将发挥越来越重要的作用。它使得大数据模型具备了“记忆”功能，这是传统数据库所无法实现的。在传统的语言模型中，世界知识和语义理解被压缩为静态参数，模型无法记住用户的聊天记录和喜好，也无法调用额外的知识信息来辅助判断。然而，通过结合向量数据库，这些模型能够利用过去的记忆来计算，使得返回的结果更加精准。这也正是近年来AI科技发展速度奇快的原因之一。
亚马逊云科技在2023年8月1日推出了Amazon OpenSearch Serverless向量引擎预览版，这一举措为用户带来了现代化机器学习（ML）增强的搜索体验和生成式AI应用程序的全新可能性。该向量引擎不仅提供了简单、可扩展且高性能的相似性搜索功能，更消除了用户对底层向量数据库基础设施的管理负担。
Amazon OpenSearch Serverless向量引擎的优势表现在以下几个方面：
首先，基于Amazon OpenSearch Serverless构建的向量引擎具有出色的鲁棒性。这意味着系统更为稳健，性能更强。亚马逊云科技的向量引擎可以自动调整资源，适应不断变化的工作负载和需求，确保始终提供快速、稳定的性能，并适应适当的规模。因此，用户无需担忧后端基础设施的选择、优化和扩展问题。
其次，该向量引擎得益于开源OpenSearch项目中的k近邻（kNN）搜索功能支持，确保了可靠且精确的结果。这种功能兼容性降低了算法的复杂性，提升了可维护性，避免了数据重复、版本兼容性问题及许可问题，从而大大简化了应用程序栈。
再者，向量引擎的应用广泛，涵盖了图像搜索、文档搜索、音乐检索、产品推荐、视频搜索、基于位置的搜索、欺诈检测以及异常检测等多个领域，显示出其强大的通用性。
在降低成本方面，亚马逊云科技在向量引擎正式版推出前，计划提供两项重要功能。第一项是开发-测试选项，允许用户在不创建备份或副本的情况下启动集合，降低了50%的初始成本。第二项功能是将初始配置资源降至0.5个OCU，根据实际工作需要扩展，进一步帮助用户节约成本。此外，亚马逊云科技还将首个集合所需的最低OCU数量从每小时4个减少到每小时1个，大大减少了用户的成本支出。
综上所述，亚马逊云科技的Amazon OpenSearch Serverless向量引擎以其强大的性能、出色的可扩展性以及对各种应用程序需求的满足能力，显示了其在现代化机器学习和生成式AI应用程序中的巨大潜力。无论是从稳健性、精确性、通用性还是成本效益方面，这一向量引擎都为用户带来了前所未有的优势，将AI科技推向了新的高峰。
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