多年來，我們一直通過 SELECT–FROM–WHERE 這種格式與數據庫進行交流，從簡單的報表生成到復雜的財務分析，再到用戶行為的查詢，SQL 已經成為我們與數據庫溝通的默認語言。有趣的是，即使是那些最初聲稱要顛覆 SQL 的 NoSQL 數據庫，最終也紛紛引入了對 SQL 的支持。

但是，僅僅因為 SQL 支持一直如此，就意味著它永遠正確嗎？

據 Gartner 的預測，到了2026年，大多數企業將會優先考慮使用自然語言作為數據庫查詢的接口，SQL 將從一個必備技能轉變為一個可選技能。

隨著大模型和向量數據庫的快速發展，我們需要重新考慮：SQL 是否仍然是進行數據庫查詢的最佳方式？

下文我們詳細剖析之。

1、自然語言交互，數據庫查詢的另一種解法

設想這樣一個場景，你不再需要編寫繁瑣的 SQL 查詢語句，只需簡單地說：“找出最近購買習慣和我相似的用戶最偏愛的商品?！?/p>

AI 應用理解了你的請求后，會迅速做出決策：

• 是應該查詢結構化數據表嗎？
• 還是需要執行一次向量相似度搜索？
• 是否需要調用外部服務來補充數據？

一旦這些決策完成，數據庫將自動處理所有執行細節，并返回你所期望的結果。

這種操作方式為用戶帶來的主要好處包括：

• 無語法障礙，我們無需記憶字段名稱，不必擔心括號匹配問題，表達需求變得更加自然。
• 對非結構化數據的查詢更加友好，無論是圖像、音頻還是文本，都可以作為查詢的對象。
• 該系統的用戶群體將更加廣泛：不僅是工程師可以使用，運營人員、產品經理甚至市場部門的同事都能夠與數據進行互動。

2、自然語言交互背后是 AI 智能體調度

要實現自然語言交互，行業里普遍采用的是一種組合方法，包括：自然語言解析 + 向量檢索 + AI 智能體調度。

在這一過程中，AI 智能體調度扮演著至關重要的角色，它主要負責以下四個核心功能：

1. 解析意圖：確定用戶想要查詢的字段、數據庫以及索引。
2. 選擇策略：決定是進行結構化數據的過濾，還是執行向量檢索，或者是兩者的結合。
3. 調用能力：直接執行 API、觸發S DK，甚至跨服務進行聯合操作。
4. 結果包裝：不是簡單地返回一堆雜亂無章的 JSON 數據，而是提供用戶能夠立即理解的結果。

舉個例子，在向量數據庫 Milvus 中，只需一行代碼就能完成一次復雜的相似度檢索：

results = collection.search(query_vector, top_k=10, filter="is_active == true")

這種“API 優先”的方法，非常適合大模型的 Function Calling 和 MCP 能力，它使得執行速度更快，出錯幾率更低，同時也更容易實現標準化和集成。

3、為什么 SQL 不適合做向量檢索?

普遍認為，非結構化數據占全球數據總量的80%，而向量數據庫與傳統的關系型數據庫相比，更自然地支持自然語言查詢，也更適合與大模型配合使用。

當然，為了彌補傳統關系型數據庫在查詢非結構化數據方面的不足，許多這類數據庫引入了“類似 SQL 的向量檢索”功能。比如：PostgreSQL 結合 PGVector 提供了<->運算符，使得下面的查詢語句看起來相當“先進”：

SELECT *
  FROM items
 ORDER BY embedding <-> query_vector
 LIMIT 10;

但這種表面的“兼容性”實際上帶來了新的問題：這類 SQL 并非標準化，導致開發者需要付出更高的學習成本。此外，在關系型數據庫中存儲向量數據還存在嚴重的性能問題：

1. 執行路徑復雜：傳統數據庫會強制執行解析器、優化器、事務等復雜的邏輯路徑，這導致消耗了大量額外的資源。
2. I/O壓力大：向量數據以 BLOB 形式存儲，每次檢索都需要解碼；在圖索引場景中，還可能頻繁地訪問磁盤，極大地消耗性能。

我們進行過一項測試，在相同的檢索條件下，Milvus 的查詢延遲僅為 pgvector 的40%，吞吐量卻提升了4.5倍。換句話說，傳統關系型數據庫添加向量檢索功能，實際上反而增加了系統的復雜性。

總的來說，關系型數據庫和向量數據庫在設計哲學、數據結構和查詢邏輯上有著根本的不同：

4、總結

總之，AI 大模型新時代，向量數據庫具有四大優勢：

1. 兼容多種數據模型： 現實世界中的數據遠比表格形式復雜得多。向量數據庫能夠靈活地支持嵌套文檔、時間序列向量，以及如 ColBERT、CoLPAL 等多向量結構，以適應不同模型生成的豐富語義表示。
2. 為 AI 智能體設計的友好 API： 大模型更傾向于調用函數而非編寫 SQL。向量數據庫采用以 Python 為主的 API 設計，原生支持函數調用，只需一行代碼即可完成嵌入檢索、過濾、重排序和語義高亮，顯著降低了開發和運維成本。
3. 深度語義理解： 向量數據庫不僅僅是執行命令，它還能理解查詢意圖。與 AI 智能體協作，它可以超越“字面匹配”的限制，實現語義層面的智能檢索，使未來的數據庫不僅要“知道如何查詢”，更要“理解你真正想要查詢的內容”。
4. 極致優化召回率： 通過結構化過濾、混合檢索、重排序（Rerank）等技術，向量數據庫可以不斷優化搜索結果的相關性，找回更多真正有價值的內容，實現性能與召回率的平衡。

向量數據庫的目的并非取代關系型數據庫，更多情況下，它是一種專為 AI 場景設計的新型基礎設施，能夠更好地響應自然語言查詢，也能檢索語義信息。最終，讓數據庫從僵硬的執行者轉變為真正理解上下文、主動輔助決策的數據智能體。

本文轉載自??玄姐聊AGI??  作者：玄姐