【推動現代AI應用發展的關鍵技術】資料向量化應用與基礎架構的演進
資料向量化的核心作用
藉由向量嵌入將資料轉為向量形式，能讓AI應用超越關鍵字比對的限制，深入語意層級的分析與比對，以更貼近人類理解的方式，回應使用者需求。向量嵌入的基本原理是將文字、影像、語音等異質資料轉換為數值向量，使AI系統能夠進行語意理解與相似度計算。
向量資料庫的技術演進
隨著以語意分析為核心的生成式AI技術快速發展，資料向量化逐漸成為現代AI應用的基礎，也催生出向量搜尋與向量資料庫這一新興技術領域。傳統資料庫在處理大量向量資料時，因索引與查詢限制而無法滿足需求，因此業界發展出專為向量資料優化設計的搜尋引擎與資料庫。
向量資料庫不僅專為高效處理和檢索圖像、影片、音訊等非結構化資料而設計，更成為現代AI系統中儲存與檢索語義資料的關鍵基礎設施。
儲存技術與AI的互動
隨著AI的發展，每波創新都對儲存設備提出了新的需求，推動容量、速度與可擴充性的進步，以適應日益複雜的模型與更大的資料集。儲存技術已從傳統架構轉向支援向量資料的高效管理，成為AI應用中不可或缺的基礎。
技術整合與未來趨勢
- 向量資料庫作為大模型時代的關鍵基礎設施，與大模型共同推動產業變革。
- 傳統技術棧正經歷重構，向量資料庫成為儲存數據語義的新基石。
- 隨著模型參數規模從億級擴展至萬億級，對資料存取效率與儲存能力的需求持續成長。