在当今时代，大模型正以前所未有的力量重塑着各行各业的面貌。然而，要全面拥抱这一技术革新，我们仍需跨越一系列现实障碍：如何高效且经济地管理数据、如何确保模型数据的实时更新、以及如何在保障安全的前提下将私有数据融入大模型之中。

想要解决这些问题，我们需要在数据和大模型之间搭建一座桥梁。

传统关系型数据库擅长处理结构化数据，但面对大模型所需的海量非结构化数据（如文本、音频、视频等），则显得力不从心。为此，我们引入了“向量化”这一专为非结构化数据设计的处理策略，并推出了其核心载体——向量数据库。

向量数据库，作为非结构化数据的“掌柜”，通过向量化技术将这些复杂数据转化为多维空间中的坐标点，利用向量间的相似性或距离计算，迅速找到最相关的数据点。这一特性在大模型的训练、推理及知识库扩充中发挥着不可或缺的作用，不仅提升了数据处理效率，还增强了模型的实时适应性和准确性。这一技术不仅优化了数据处理的效率，还极大地拓宽了大模型的应用场景。

现在，创跑网络推出了AI原生向量数据库——创跑向量数据库，它将会在数据处理领域展示其优越的性能。该数据库支持高达亿级的向量检索规模，且响应速度保持在毫秒级，相比传统方案，其检索能力提升了十倍，同时拥有十万级每秒的查询峰值能力。

针对大模型应用的特殊需求，创跑向量数据库在接入层、计算层、存储层均实现了深度AI化融合。在接入层，它支持自然语言文本的直接检索，极大地简化了用户操作；在计算层，通过内置的AI算子，自动优化算法选择，极大缩短了部署周期。

实践证明，创跑向量数据库在提升大模型训练效率、降低推理成本方面表现出色。在数据预处理阶段，它能实现十倍于传统方法的效率提升；作为外部知识库辅助模型推理时，其成本降低效果更是显著，可达2至4个数量级。

值得一提的是，创跑向量数据库已在创跑内部众多业务场景中经受住了考验，为这些业务带来了显著的效益提升。

展望未来，我们坚信“向量数据库+大模型+数据”的组合将形成强大的“飞轮效应”，推动企业加速迈向AI原生时代。创跑网络将继续深耕技术创新，提供更加坚实可靠的AI设施，共同开启智能化转型的新篇章。