OpenAI收购的Rockset，是一个以数据索引和查询功能著称的实时分析数据库。此举目标有三：

一是通过整合Rockset的技术，强化OpenAI所有产品的基础设施。

Rockset的实时分析数据库为用户、开发人员和企业提供了强大的数据索引与查询功能，使得他们在使用AI产品和构建智能应用时能更高效地处理和访问数据。OpenAI计划利用这些技术来提升其跨产品的检索基础设施。

OpenAI的首席运营官Brad Lightcap表示，Rockset的基础设施将帮助企业客户将数据转化为可操作的情报，并整合进OpenAI的产品中，为客户提供更多价值。

二是Rockset团队将加入OpenAI。

通过这次收购，OpenAI不仅获得了先进的数据库技术，还获得了一支经验丰富的团队，这将加速其在AI领域的技术进步和产品开发。

“我很高兴与大家分享，OpenAI已经完成了对Rockset的收购。我们很高兴加入 OpenAI 团队，并将我们的技术和专业知识用于构建安全有益的 AGI。”Rockset 首席执行官 Venkat Venkataramani 说。

Rockset首席执行官Venkat Venkataramani

三是Rockset现有客户将逐步迁移至新的平台。作为交易的一部分，Rockset的客户将需要找到一个新平台。

那么Rockset的核心竞争力到底是什么?

Rockset由前Facebook工程师Venkat Venkataramani、Tudor Bosman和数据库架构师Dhruba Borthakur于2016年共同创立，旨在解决对可以处理大量流数据的分析数据库的需求，这是一个困扰软件工程师数十年的技术问题。

他们构建了RocksDB，这是Google LevelDB的一个分支，而LevelDB是由Jeff Dean编写的可嵌入NoSQL数据库。

他们通过采用 RocksDB(一种快速键值存储)并在其上构建一系列索引来应对这一挑战，这些索引使用户能够快速运行汇总、聚合和连接数据。其数据库允许在获取数据后几毫秒内使用SQL进行查询。

Rockset以云原生方式构建其软件，并将其作为无服务器服务在云上提供。最近几个月，该公司增加了向量数据类型和向量搜索功能，使客户能够使用他们的数据库为 ChatGPT 等大型语言模型提供数据。

客户包括捷蓝航空、Allianz Direct、Seesaw 和 Facebook 的母公司 Meta。

我们总结专家的分析，将OpenAI收购 Rockset 的理由归纳为以下几点：

·增强数据处理能力：OpenAI 通过收购 Rockset，旨在提高自家AI产品的数据处理能力，以领跑竞争对手。Rockset 的技术将帮助 OpenAI 强化其跨产品检索基础设施，提供更高效和强大的数据处理和分析服务。

·增强实时数据分析与检索：Rockset 提供的实时分析数据库，具有世界一流的数据索引和查询功能，这将使OpenAI 的 AI 应用更加强大和实用。通过整合 Rockset 的技术，OpenAI 能够更好地利用数据，并在构建智能应用程序时访问实时信息。

OpenAI 认识到，要使 AI 应用在企业中落地，需要解决数据的实时分析问题和多模态向量检索问题。Rockset 的技术将帮助 OpenAI 解决这些问题，提供云原生扩展能力、实时性服务和向量搜索能力。

·对向量数据库的补充：有分析认为，向量数据库无法真正解决“人工智能内存”问题，而 OpenAI 可能希望通过收购 Rockset 来补充这一领域，开发适合企业的堆栈，利用数据库的计算能力来卸载一些 AI 模型的计算负担。

·推动 AI 技术发展：OpenAI 希望通过此次收购，推动 AI 技术的发展，使 AI 应用更加智能和实用。Venkat Venkataramani 表示，Rockset 的加入将帮助 OpenAI 解决大规模 AI 应用面临的数据库难题。

减少 AI 模型的幻觉问题。通过将 AI 模型“扎根”在公司的数据上，OpenAI 可能希望减少大模型的幻觉问题，更容易对模型进行微调以适应不同的业务用例。

·技术与人才整合：此次收购不仅是技术的整合，也是人才的吸纳。Rockset 的团队成员将加入 OpenAI，这支团队具有丰富的大规模数据管理和分布式系统的软件工程经验，将为 OpenAI 的技术发展和产品创新贡献力量。

这次收购显示了 OpenAI 对于 AI 技术未来发展的深远考虑，以及对实时数据分析和检索能力的重视。通过整合 Rockset 的技术，OpenAI 将能够提供更加精准和高效的 AI 解决方案，满足企业和开发者的需求。

数据库在大模型中的作用可以归纳为以下3类关键作用：

第一，计算效率与资源优化。

数据库，尤其是向量数据库，通过存储大模型生成的数据的向量化表示，可以显著减少大模型在推理阶段所需的计算量。这是因为向量数据库能够快速进行相似度计算，从而加速检索和匹配过程，这对于需要处理大量数据的AI应用至关重要。

此外，数据库的高效数据管理能力有助于降低大模型的运行成本，因为它减少了对昂贵计算资源的依赖。

第二，数据管理和检索能力。

大模型通常需要处理和分析大量的多模态数据。数据库在此过程中扮演着数据管理和检索的关键角色。向量数据库特别适合存储和检索图像、文本等数据的向量表示，使得大模型能够快速访问和分析这些数据。

此外，数据库支持的索引方法和数据结构优化了检索速度，这对于实现实时或近实时的AI决策和响应至关重要。

第三，支持模型训练与微调。

在大模型的训练和微调过程中，数据库提供了必要的数据支持。通过将训练数据和微调数据存储在数据库中，可以确保大模型能够访问到最新和最相关的信息。这有助于提高模型的准确性和适应性，尤其是在需要模型适应特定业务场景或包含特定领域知识的情境中。

同时，数据库还可以帮助解决大模型在训练过程中可能遇到的“幻觉问题”，即模型生成不准确或虚假信息的情况。

这三大类作用体现了数据库在支持大模型的整个生命周期——从训练到推理再到微调和优化——中的核心价值。通过这些作用，数据库不仅提高了大模型的性能和实用性，而且为人工智能技术的进一步发展和应用提供了坚实的基础。

数据库与大模型结合的发展趋势可以概括为以下四点：

模型接口标准化：随着大模型在数据库应用中的普及，模型接口的标准化成为了关键趋势。这有助于降低开发成本，提高不同数据库系统与大模型之间的可移植性和互操作性，从而推动大模型在数据管理领域的广泛应用。

向量数据库的崛起：向量数据库因其高效的相似度搜索和多模态数据处理能力，成为大模型基础设施的重要组成部分。向量数据库不仅可以存储和处理非结构化数据，还能通过近似查询提供模糊匹配结果，这与传统数据库的精确匹配形成对比。向量数据库的发展预计将进一步推动数据库与大模型的融合，特别是在处理海量数据和实现快速检索方面。

数据安全和隐私保护：随着大模型与数据库的紧密结合，数据安全和隐私保护变得更加重要。数据库需要加强安全措施，确保在处理敏感数据时符合隐私保护的要求，这可能涉及到采用先进的加密技术、访问控制和数据匿名化处理。

数据库性能与易用性的提升：大模型的引入为数据库带来了性能上的提升和易用性的改善。例如，大模型可以通过自然语言处理技术，将用户的自然语言查询转化为数据库操作，从而提高数据库的易用性。同时，大模型在SQL查询优化方面的应用可以减少查询响应时间，提高数据库的吞吐量。

这些趋势表明，数据库与大模型的结合正推动着信息技术领域的一次重要革命，为数据管理和智能应用带来了新的机遇和挑战。随着技术的不断发展，我们可以预见这一领域将继续演进，带来更多创新和价值。

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