大白话了解新鲜事，今天讲讲以Pinecone为代表的向量数据库。向量数据库Pinecone一夜爆火，4月27日B轮拿到了1亿美元的融资，估值达到7.5亿美元，一个2021年刚刚推出的数据库产品，火爆背后的原因是什么？
01 背景
自从AutoGPT，以及ChatGPT的Retrieval plugin推出之后（二者都推荐使用Pinecone），Pinecone的热度就快速上升，那么向量数据库和ChatGPT有什么关系？
「人们常常把大语言模型比喻成大脑，但这是一个被切除了颞叶的大脑，缺乏记忆，并且常常出现幻觉。」解决这些问题，我们常常需要借助向量数据库，这是它近期出现热度的原因。
失忆：ChatGPT没有记忆能力，有的人可能要说它明明记得我前面说过的话，这其实是因为你每一次prompt的时候，客户端会把「当前会话」所有的聊天记录作为一个大的prompt发给ChatGPT。因此，当你点击ChatGPT左侧的“New chat”新建会话后，ChatGPT就会忘了你说过的所有内容。
幻觉：大型语言模型会产生幻觉（Hallucination），指的是它会返回语法正确但语义上不正确的回答，这种胡说八道的情况，相信只要用过几次ChatGPT的小伙伴应该都遇到过。幻觉出现的原因是眼下的大语言模型还做不到真正理解语义（指像人类一样理解），它更多的是一种数学上的抽象推理，就像Meta的首席科学家Yann LeCun的所说，「大型语言模型正在编造东西，努力生成合理的文本字符串，而不理解它们的含义。」
02 向量
一个物体在平面上的位置可以用一个二维向量表示，如[3, 4]，其中3表示横向的距离，4表示纵向的距离。又或者，一个飞机在三维空间中的位置可以用一个三维向量表示，如[2, 3, 4]。更高维的向量以此类推。不严格地说，向量就是一个数组，数组的长度就是向量的维度。
也可以具象化的理解向量，以上面的飞机为例，向量就是从三维坐标系原点出发指向飞机所在位置的一段箭头。
这样帮助我们后面更容易理解什么是向量之间的「相似度」——即两个箭头靠近的程度。怎么计算呢？最简单的就是“余弦相似度”——两个箭头之间的夹角越小，则两个向量相似度越高。
03 向量化
怎么将单词转化为向量表示呢？你可以硬编码，例如如果你的世界里只有苹果和梨，我们可以将苹果硬编码为二维向量[1, 0]，将梨硬编码为[0, 1]
当然世界并不是只有苹果和梨，还有许多其他东西，这样向量化的维度太高（数组太长）、太稀疏（0值太多）、而且缺乏语义。现在人们都是用模型来生成向量（即embeddings），可以压缩维度，还能保留语义。保留语义的意思是，语义越相近的文本（如「ocean」和「sea」），embedding生成的向量相似度也越高。
Huggingface上有不少开源的embeddings模型，OpenAI也提供了text-embedding-ada-002模型来将文本向量化，有兴趣的可以看看。
04 向量数据库
向量数据库是一种专门用于存储和处理向量数据的数据库系统，它能够高效地进行向量相似度查询，这个「向量相似度」我们上面介绍过了。
向量数据库如何帮助大语言模型缓解记忆缺失和幻觉的问题呢？
原理很简单，针对幻觉问题，可以将所需领域的专业知识存入向量数据库，当要prompt时，系统自动的从向量数据库中根据「相似度」查找最相关的专业知识，把这些知识和你的prompt一同提交给ChatGPT，这样就可以有效减少幻觉的出现。记忆的问题也类似，可以选择把部分你和ChatGPT的聊天记录存入向量数据库，ChatGPT Retrieval plugin提供了这样的接口。
目前这种OP stack模式（OpenAI + Pinecone）已经逐渐在业界流行，连带着包括Weaviate、Milvus这类竞品的热度也在上涨，前几天翻看Redis官网的时候发现他们家也推出了向量数据库产品Redis VSS。
靠着紧抱AI大腿，向量数据库热度将会持续。另外公有云厂商如阿里云、AWS、GCP等，预计也会加大自己的向量数据库的开发投入。而互联网大厂作为各种AI模型的研发方和落地方，未来同样免不了加大对自研向量数据库的投入。所以，有兴趣的小伙伴可以深入学习一下，看看这个领域里还有什么花样可以玩。
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