你是如何选择去读一本技术书的？我想大部分人的答案是因为刚需某些技能的提升，还有一些是来自于对技术的好奇心。是的，我也是这样。

但这次有点意外，缘起自一条视频号的视频

在这里看到了腾讯云数据库团队的远见，热情。构成了我买下这本书的最后一块拼图。

这是一本从 0 到 1 的动手实践的书。本书从第二部分，就完全是代码实操的部分，页码占据了整本书的 65%。

不过，在 0 之前，还是需要掌握一些基础知识，但对于大多数程序员来书，并不是很难懂。

在以往的认知中，万物皆对象。可对于计算机来说，对象与对象之间的区别就是存储在内存的地址的区别。它并没有明确的认识到“腾讯云”和腾”讯云开发者社区”是什么关系。而当我们用向量来标识万物，就变得有趣起来。因为是科普向，所以作者也是用他和女儿之间的故事来展开介绍。这里不过多解读。

以往的实战书籍，都是按照模块一章一章的实现。而本书则从一开始就有一个可用的基础版本，并持续迭代为支持分布式的较为完备的数据库。以下是第4章第 1 节的架构图（由笔者模仿作图，并非书中原图）

本书的数据库是由 C 语言实现的，作为常常用 Java 写业务开发的我，是有点畏惧的。不过作者也考虑到了这一点，书中的绝大部分代码都有详尽的注释。思路也是从为什么到怎么做到最后的这样做的原因，渐进式学习。

书中的第三部分，是有实战和展望两部分组成。作者像我们展示了两个非常实用的案例，一个是图片查询系统，另一个是知识库管理。除了这些，对于向量的运用，也可以做一个简易推荐系统。

书本所呈现的就是作者的思想映射。当跳出书本的内容，关注到内容设计，可以看到一个新技术的探索实践以及工程规范的落地流程。腾讯云的向量数据库是去年中旬上线的，从立项到上线只用两个月！书中所述也算是浓缩了这一段的历程。从前期的探索、采用开源的技术快速实现，到后期的性能优化、功能扩展、SDK生态。

所以，这不是一本书，而是一个规范，是一段历史。

2022年10月，ChatGPT问世，掀起了一波大语言模型趋势。随后的两年里，互联网开始趋之若鹜，有的甚至头脑一热，开始独立创业。我想说，这是一个很好的技术，但他只能是反补传统计算机的不足，并不意味着 AI 迎来了终局（AGI）。所以，在 AI 浪潮中，不妨看看 DB For AI 这一领域。为最后的 AGI 做基石，罗云做到了，腾讯云做到了！

站在巨人的肩膀上，做AGI时代的基石：读《从零构建向量数据库》有感

看罗云老师如何用一本书给出 AI 时代数据库的答案！

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站在巨人的肩膀上，做AGI时代的基石：读《从零构建向量数据库》有感

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