26｜向量数据库，十字路口向左还是向右？

1. 向量数据库的应用场景包括人脸识别、电商以图搜图、个性化推荐系统、基因学研究等，以及特定行业的需求，如报关公司的自动报关流程优化。 2. 向量数据库在AI 2.0时代得到新生，成为大模型的重要补充，吸引了大量投资和用户增长。 3. GPT-4 Turbo发布后，内置了文件存储和向量存储功能，替代了部分向量数据库的应用场景，但向量数据库仍然是大模型的重要补充。 4. 传统数据库和分布式数据库也开始增加对向量检索的支持，表明向量检索在未来非结构化数据处理中的重要性。 5. 向量数据库面临着来自传统数据库和分布式数据库的竞争，但在处理高计算需求和非结构化数据方面仍然具有优势。 6. 向量检索在未来将成为非结构化数据处理中不可或缺的需求。 7. 向量数据库的应用场景和未来发展受到了大模型的影响，但仍然具有重要的补充作用。 8. 向量数据库的未来发展受到了大模型的影响，但在处理高计算需求和非结构化数据方面仍然具有优势。