向量数据库的发展与AI技术相辅相成，大致可分为三个阶段:

1.技术萌芽期(20世纪初-2017年)

向量数据库技术的发展，可以追溯到本世纪初的深度学习浪潮。随着深度学习技术在语音识别、图像处理、自然语言处理等领域的突破性进展，嵌入表示(Embedding)技术逐渐成为一种标准化的数据表示方法。嵌入表示技术通过将数据映射到低维稠密向量空间，能够有效地捕捉数据之间的语义关联，为向量数据库的发展奠定了坚实的基础。

例如，Word2Vec模型可以将词语映射到向量空间，使得语义相似的词语在向量空间中的距离也较近；BERT模型则可以生成更丰富的上下文相关向量表示，进一步提升语义理解的准确性。

2.生态繁荣期(2018年-2023年)

2010年代中期，随着大数据时代的到来，如何高效地存储和检索海量的高维向量数据，成为学术界和工业界共同面临的挑战。在技术融合层面，向量数据库已突破传统检索框架，形成与深度学习模型深度耦合的新形态。

以FAISS为代表的底层库通过集成HNSW图索引、量化压缩等算法，将百亿级向量检索延迟压缩至毫秒级，这种性能跃迁直接催生了实时推荐系统、动态风控等场景的商业化落地。更值得关注的是，向量数据库与大语言模型的结合正在创造全新价值链条–通过检索增强生成(RAG)技术，数据库不仅作为知识存储单元，更演变为模型推理过程中的动态记忆体。这种角色转变要求向量数据库具备实时更新能力，以匹配生成式AI对时序数据的敏感性，例如在智能客服场景中，系统需即时将最新对话向量注入数据库，确保回复的时效性与相关性。

产业应用场景的拓展呈现出明显的模态融合特征。传统推荐系统主要处理用户-商品二部图数据，而现代向量数据库需同时管理文本、图像、行为序列等多模态向量。在智能制造领域，设备传感器数据与维修手册文本向量被统一映射至同一语义空间，实现基于故障描述的智能诊断；在生物医药行业，蛋白质结构向量与临床试验文本向量构建起跨模态知识图谱，加速新药研发进程。这种模态穿透能力依赖于向量数据库对混合索引结构的支持，如将图像的余弦相似度与文本的BM25权重进行联合计算，突破单一模态的检索边界。

随后，Milvus、Vearch等开源向量数据库框架相继问世，它们基于FAISS等底层库，提供了更加完善的数据库功能，如数据持久化、分布式部署、水平扩展等，进一步降低了向量数据库的使用门槛。开源生态的繁荣正在重塑向量数据库的技术演进路径。

Milvus、Vearch 等项目的成功揭示了开源模式在 AI基础设施领域的独特优势：全球开发者通过GitHub协同优化索引算法，使得HNSW索引的召回率在两年内提升40%；社区贡献的GPU加速插件使向量检索吞吐量突破百万QPS，这种迭代速度远超传统商业数据库。更深远的影响在于，开源生态催生了垂直领域的定制化分支，如针对基因测序优化的向量存储格式、适配边缘计算的轻量级部署方案，这些创新通过社区反馈快速融入主干版本，形成技术扩散的飞轮效应。

3.国产化加速期(2024年-至今)

近年来，随着国内人工智能产业的蓬勃发展，国产商业向量数据库引擎也取得了长足的进步。Zilliz、腾讯、海量数据、星环科技等企业纷纷推出了自主研发的向量数据库产品，这些产品在功能、性能、易用性等方面均不逊色，并在金融、电商、安防等多个领域得到了广泛应用。

例如，Zilliz推出的云原生向量数据库，则提供了弹性扩展、按需付费等云服务特性，降低了企业的IT成本；北京海量数据技术股份有限公司推出的Vastbase V100向量数据库，支持标量/向量联合检索，能够满足政务、医疗、教育等行业对高性能、高精度的需求，进一步降低企业落地AI应用的门槛；开源社区方面，openGauss也推出了向量引擎openGauss DataVec，供各商业数据库厂商获取并基于此引擎开发。

随着向量数据库技术的普及，其战略价值也日益凸显。一方面，向量数据库正在成为行业标准制定的关键参与者。例如，通过定义OPS、Recall@K(k值召回率)等核心指标，向量数据库正在推动行业形成统一的技术评估体系。这种标准化不仅有助于用户选择合适的产品，也促进了技术本身的健康发展。另一方面，向量数据库正在成为产学研用协同创新的桥梁。

学术界的前沿研究，如向量可解释性、能耗优化等，正在通过向量数据库平台快速落地到产业界。同时，产业界的需求反馈也在不断引导学术研究的方向，形成了良性互动。此外，向量数据库还在引导资本与政策资源的配置。随着向量数据库被纳入国家新基建战略，其在智慧城市、数字孪生等场景的应用正在获得更多的政策支持和资本投入。这种资源倾斜将进一步加速向量数据库技术的成熟和产业的壮大。

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说真的，这两年看着身边一个个搞Java、C++、前端、数据、架构的开始卷大模型，挺唏嘘的。大家最开始都是写接口、搞Spring Boot、连数据库、配Redis，稳稳当当过日子。

结果GPT、DeepSeek火了之后，整条线上的人都开始有点慌了，大家都在想：“我是不是要学大模型，不然这饭碗还能保多久？”

我先给出最直接的答案：一定要把现有的技术和大模型结合起来，而不是抛弃你们现有技术！掌握AI能力的Java工程师比纯Java岗要吃香的多。

即使现在裁员、降薪、团队解散的比比皆是……但后续的趋势一定是AI应用落地！大模型方向才是实现职业升级、提升薪资待遇的绝佳机遇！

这绝非空谈。数据说话

2025年的最后一个月，脉脉高聘发布了《2025年度人才迁徙报告》，披露了2025年前10个月的招聘市场现状。

AI领域的人才需求呈现出极为迫切的“井喷”态势

2025年前10个月，新发AI岗位量同比增长543%，9月单月同比增幅超11倍。同时，在薪资方面，AI领域也显著领先。其中，月薪排名前20的高薪岗位平均月薪均超过6万元，而这些席位大部分被AI研发岗占据。

与此相对应，市场为AI人才支付了显著的溢价：算法工程师中，专攻AIGC方向的岗位平均薪资较普通算法工程师高出近18%；产品经理岗位中，AI方向的产品经理薪资也领先约20%。

当你意识到“技术+AI”是个人突围的最佳路径时，整个就业市场的数据也印证了同一个事实：AI大模型正成为高薪机会的最大源头。

最后

我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。

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