李開復創立的零一萬物宣稱，自研向量數據庫領先原榜單第一名的286%

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钛媒體 App 3 月 11 日消息，李開復博士創立的零一萬物宣布，公司成功研發出基于全導航圖的新型向量數據庫 " 笛卡爾（Descartes）"，并已包攬權威榜單 ANN-Benchmarks 6 項數據集評測第一名。

零一萬物表示，在國際權威評測平台 ANN-Benchmarks 離線測試中，零一萬物笛卡爾向量數據庫比之前榜單上同業第一名有顯著性能提升，部分數據集上的性能提升甚至超過 2 倍以上，在 gist-960-euclidean 數據集維度更大幅領先榜單原 TOP1 286%。

零一萬物強調，笛卡爾向量數據庫将應用于公司即将正式發布的 AI 產品中，未來還将結合工具提供給廣大開發者。

據悉，零一萬物（01.AI）成立于 2023 年 5 月 16 日，致力于打造全新的 AI 2.0 平台與 AI-first 生產力應用的全球化公司，由創新工場董事長兼 CEO 李開復博士親自挂帥，擔任零一萬物 CEO。

2023 年中關村論壇上，李開復就對钛媒體 App 等表示，以 GPT-4 等大模型為代表的生成式 AI 熱度在全球蔓延，意味着 AI 2.0 時代已經到來，它将帶來比移動互聯網時代大十倍的機會，穿透各行各業極大地提振生產力。" 我們預測，全新的 AI 2.0 平台将能有效幫助提升人類生產力，創造巨大的經濟價值及社會價值。"

2023 年 11 月，零一萬物發布首款研發的最強開源 AI 大模型系列 "Yi"，包括 Yi-6B（數據參數量為 60 億）、Yi-34B（340 億）兩款，均是雙語（英文 / 中文）、支持開源。

其中，Yi-34B 模型在多項評測基準中全球領跑，基于超強 Infra 下模型訓練成本實測下降 40%，模拟千億規模訓練成本可下降多達 50%，并以更小模型尺寸的基準結果超過 LLaMA2-34B/70B、Falcon-180B 等大尺寸開源模型，以及百川智能（王小川創立）的 Baichuan2-13B。

" 随着團隊到位，2023 年 6、7 月份開始寫第一行代碼，短短四個月做了非常自豪的產品。我們是‘不鳴則已，一鳴驚人’。所以‘一鳴驚人’之後，如果我們過半年甚至過一年回頭看，今天對我們來説只是剛剛開始，我們還會不斷的去開發、推動、宣布更多令人驚豔的成果。" 李開復當時表示。

此次公布的向量數據庫，又被稱為 AI 時代的信息檢索技術，是檢索增強生成（RAG）内核技術之一。随着大模型為代表的 AI 2.0 時代到來，圖片、視頻、自然語言等多模态的非結構化數據量陡增。區别于傳統數據庫，向量數據庫專門用來存儲、管理、查詢和檢索向量化的非結構化數據，而 ChatGPT 模型進一步強化了向量數據庫的作用。

截至目前，Google、微軟、Met 等大廠的相關向量大模型產品先後問世，Zilliz、Pinecone、Weaviate、Qdrant 等創業公司也異軍突起。2023 年，OpenAI 的向量數據庫合作方 Pinecone 完成了 B 輪 1.38 億美元融資，國内初創企業 Fabarta ArcNeural 也完成了上億元 Pre-A 輪融資。

如今，李開復帶領的團隊也自主研發出全新的向量數據庫。

具體來説，零一萬物笛卡爾主要聚焦于高性能向量數據庫，采用領先的全導航圖技術、首創自适應鄰居選擇策略等新功能，以及采用了兩級量化方案增強 RAG，在處理復雜查詢、提高檢索效率、優化數據存儲方面相比業界擁有顯著的比較優勢。另外，零一萬物還采用索引結構優化、連通性保障等全棧向量技術方案，從而提高笛卡爾向量數據庫的性能。

以電商推薦場景為例。上架商品數量可能千萬級，每個商品可以由一個向量表達，即使庫中向量數不算很大，如果電商用户基數非常龐大，高峰時每秒用户請求數非常大，可能達到幾十萬甚至上百萬的吞吐量 QPS（每秒内處理的請求數），使用高性能向量數據庫可以有效提升電商場景裏面搜索、廣告業務的推薦效果，促進銷售額增長。

零一萬物表示，笛卡爾擁有超高精度、超高性能兩個優點：一、超高精度，基于多層縮略圖和坐标系實現層間導航和圖上方位導航，以及圖連通性保障，實現精度大于 99%，相同性能下，精度大幅領先業内水平；二、超高性能，高效的邊選擇和裁剪技術，千萬數據庫 ms（秒級）響應。

該公司指出，在兩級量化降低計算復雜方面，相比傳統 PQ 查表，笛卡爾向量數據庫的性能得到大幅提升到 2-3 倍；目标向量層面，笛卡爾讓 RAG 向量檢索性能提高 15%-30%，從而幫助企業客户構建私網域知識庫、智能客服系統；在自動駕駛領網域，使用高性能向量數據庫可來加速自動駕駛模型訓練等。

基準測試層面，在 glove-25-angular、glove-100-angular、sift-128-euclidean、nytimes-256-angular、fashion-mnist-784-euclidean、gist-960-euclidean 六大數據集中，零一萬物笛卡爾向量數據庫在 6 項數據集評測中都處于最高位。