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2023向量数据库市场空间及全球主流向量数据库介绍报告.pdf

上传人: 9**** 编号:135366 2023-08-04 28页 1.86MB

1、2023 年深度行业分析研究报告 2/31 目目 录录 1.向量数据库是什么:存储向量的数据库向量数据库是什么:存储向量的数据库.41.1.向量:AI 的核心.41.2.向量化:技术已经充分扩散.61.3.向量数据库:专门用来存储和查询向量的数据库.82.向量数据库有什么用:给向量数据库有什么用:给 AI 插上腾飞的翅膀插上腾飞的翅膀.112.1.拓展大模型的边界:向量数据库的核心应用.112.2.多模态搜索:向量数据库的拿手好戏.122.3.近似搜索:给向量数据库带来巨大的商业化潜力.143.市场空间:向量数据库五百亿美元蓝海市场待引爆市场空间:向量数据库五百亿美元蓝海市场待引爆.164.全

2、球主流向量数据库介绍全球主流向量数据库介绍.204.1.Pinecone.20 4.2.Milvus.22 4.3.Vespa.24 4.4.Weaviate.24 4.5.Qdrant.26 5.国内二级市场相关标的国内二级市场相关标的.286.风险提示风险提示.29图表目录图表目录 图图 1:CNN 模型也是把图像向量化之后进行处理模型也是把图像向量化之后进行处理.5 图图 2:深度学习算法将万物转化为向量:深度学习算法将万物转化为向量.6 图图 3:部分向量化框架:部分向量化框架.7 图图 4:向量数据库与其他非关系型数据库的对比:向量数据库与其他非关系型数据库的对比.8 图图 5:向量

3、数据库常见工作流程:向量数据库常见工作流程.9 图图 6:向量搜索工作原理:向量搜索工作原理.9 图图 7:未来向量数据库的技术栈:未来向量数据库的技术栈.10 图图 8:OpenAI 泄露隐私数据泄露隐私数据.12 图图 9:使用向量数据库用中文搜索英语图书:使用向量数据库用中文搜索英语图书.13 图图 10:用俄语基于图片理解来进行搜索(:用俄语基于图片理解来进行搜索(“蓝色的鞋子蓝色的鞋子”).13 图图 11:传统的关键词搜索太表层:传统的关键词搜索太表层.15 图图 12:公司采用了成熟的:公司采用了成熟的 Mishards 中间件中间件.15 图图 13:2010-2025 年全球

4、创建、使用和存储的数据量变化(年全球创建、使用和存储的数据量变化(ZB).16 图图 14:2017-2026E 年全球数据库市场规模变化(亿美元)年全球数据库市场规模变化(亿美元).16 图图 15:2019 年关系型与非关系型数据库用户规模(年关系型与非关系型数据库用户规模(%).17 图图 16:2022 年关系型与非关系型数据库市场份额(年关系型与非关系型数据库市场份额(%).17 图图 17:2017-2022 年关系型及非关系型数据库规模及增速(百万美元,年关系型及非关系型数据库规模及增速(百万美元,%).17 图图 18:中国与全球数据产生量及占比(:中国与全球数据产生量及占比(

5、ZB,%).18 图图 19:中国与全球数据库市场规模及占比(亿美元,亿元,:中国与全球数据库市场规模及占比(亿美元,亿元,%).18 图图 20:中国数据库市场规模及增速(亿元,:中国数据库市场规模及增速(亿元,%).19 图图 22:Pinecone 向量数据库结构向量数据库结构.21 图图 21:Milvus 向量数据库生态和社区布局向量数据库生态和社区布局.22 图图 22:Milvus 向量数据库架构向量数据库架构.23 图图 23:Vespa 向量数据库架构向量数据库架构.24 图图 24:Weaviate 向量数据库架构向量数据库架构.25 图图 25:Qdrant 向量数据库架

6、向量数据库架构构.26 3/31 表表 1:全球向量数据库信息汇总:全球向量数据库信息汇总.20 表表 2:Pinecone 向量数据库设置索引分步内容向量数据库设置索引分步内容.21 表表 3:Pinecone 融资情况汇总融资情况汇总.22 表表 4:Zilliz 一级市场融资情况汇总一级市场融资情况汇总.24 表表 5:Weaviate 一级市场融资情况汇总一级市场融资情况汇总.26 表表 6:Qdrant 一一级市场融资情况汇总级市场融资情况汇总.27 4/31 1.向量数据库向量数据库是什么:存储向量的数据库是什么:存储向量的数据库 1.1.向量:AI 的核心 AI 的全流程其实都是

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本文主要介绍了向量数据库的概念、应用、市场空间以及全球主流的向量数据库产品。向量数据库是专门用于存储和查询向量的数据库,在人工智能、机器学习等领域有广泛应用。市场空间方面,预计到2030年全球向量数据库市场规模将达到522亿美元,中国市场空间或将达到253-949亿元人民币。全球主流的向量数据库产品包括Pinecone、Milvus、Vespa、Weaviate和Qdrant等,其中超过70%的向量数据库选择了开源,超过一半的向量数据库具有云化部署的能力。国内相关标的包括云天励飞、星环科技、创意信息、中亦科技、佳华科技、海量数据、科蓝软件等。
向量数据库如何拓展大模型边界? 向量数据库在多模态搜索中的应用? 向量数据库的近似搜索有何商业潜力?
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