向量数据库到底算不算一种NoSQL数据库

在上一篇《向量数据库漫谈》的结尾留了两个小问题，这次先聊第一个：向量数据库到底算不算NoSQL数据库？想直接看结论的朋友可以拖到底部，但如果对过程感兴趣，顺便也想看看国内外AIGC产品在这类问题上的表现差异，那中间几组对话截图值得仔细翻一翻——本来本文还考虑过另一个题目，叫“国内外六大AIGC平台横评：以向量数据库定义研究为例”。

说真的，这个问题看起来简单，在搜索引擎上居然不太容易直接找到答案。更让人意外的是，中文互联网和英文互联网对这个问题的解释，方向居然是相反的。

中文网站里，大多间接暗示向量数据库和NoSQL不是一回事；而英文网站则明确把向量数据库定义为一种NoSQL数据库。

拿这个问题去问各家大模型，结果也很有意思。国内平台大概一个月前普遍认为两者不同，但现在大多改了口，承认向量数据库的确是非结构化数据库的一种。不知道是不是因为近期模型迭代得比较快。

文心一言：之前一口咬定向量数据库不是非关系型数据库，最新版本折中说“可以是”，但第二段的解读有点似是而非。

通义千问：和文心类似，近几周模型似乎有了增强并改口，但追加说明部分还是欠缺了些逻辑性。

讯飞星火：之前没测过这个平台，第一次提问时得到了“向量数据库是NoSQL一种”的回答，但答案过于简单。让它重新生成一次后，没禁住考验，给出了相反的答案。不过话说回来，其他两个国产大模型在“重新生成”这个功能上的表现更差——不管点多少次，内容一模一样。

相比之下，国外三款大模型的表现明显更稳，回答的完备性和合理性都高出一截。

ChatGPT 3.5：用英文提问时，它提到了“fit within the broader classification of NoSQL database”，算说到点上了，但整体干货不多，灌水不少。换成中文提问时，废话照样多，不过对反向提问的回答还算有帮助——核心意思是：由于设计原理、数据模型和应用场景不同，向量数据库有时也会被认为不同于传统的键值、文档等非关系型数据库。

Bard：从体验来看，它是三款国外产品中表现最好的。在给出肯定回答的同时，还以列表形式清楚说明了两者差异；对反向问题的回答也前后逻辑一致。它的基本观点是：向量数据库是一种特殊的NoSQL，同时反对意见也有其自身的逻辑基础。

Claude：Claude在准确性和简洁度上虽然比不过Bard，但跟它对话更像和一个真人交流——当然代价是话有点密。从下面对话链可以看到，每次生成的内容都更详尽且相关。虽然Claude一开始也认为向量数据库不属于NoSQL，但由于内容质量较高，更容易与其形成互动，能逐步形成兼有正反观点、比较全面的讨论。

总结一下，基本可以参照Bard的思路来回答本文的核心问题：由于符合NoSQL数据库“非关系型”分类的基本定义，向量数据库可视为一种特殊类型的NoSQL数据库。但话分两头，由于设计原理、使用场景确实存在差异——尤其是面向的数据结构不同——所以有一部分人从约定俗成的角度认为，NoSQL只涉及键值、文档、列、图等数据类型，因此存储和处理向量数据的数据库不算NoSQL。

从工具评价的角度看，AIGC为研究提效的前景已经相当明确。在理解、对比技术概念、原理和趋势时，AIGC工具在一定程度上已经可以充当与搜索引擎等效的工具。特别是在业界（训练数据中）已有基本共识的问题上，各家产品大致都能有效降低知识获取的门槛，充当比较靠谱的专家，对入门者比传统搜索引擎友好得多。不过，对于复杂问题辨析等场景，仍然需要研究者具备一定的先验知识和逻辑推理能力。相信配合私域数据及知识图谱等资源和技术，未来AIGC在企业知识管理和知识服务场景中会有更有效和普遍的应用。

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