向量数据库入门到精通(一)什么是向量数据库?

我们正处于人工智能变革之中,AI正在颠覆所有涉及的行业,带来巨大的创新,但也带来了新的挑战。对于涉及大模型、生成式人工智能和语义搜索的应用而言,高效的数据处理比以往任何时候都更加重要。所有这些新应用都依赖于向量嵌入,这是一种向量数据表示,它包含语义信息,对于人工智能理解并保持在执行复杂任务时可以利用的长期记忆至关重要。这就是我们今天介绍的主角——向量数据库。

向量数据库(Vector Database),也称为矢量数据库,被认为是AI时代的“知识地图”引擎。它能够有效地组织、存储和检索大量的非结构化数据,把相似的内容存储到距离更近的区域,并将其转化为可供机器学习模型理解和使用的格式。这种能力使得它成为连接原始数据与智能应用之间的桥梁。

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一、什么是向量数据库?

1、基本定义

简单定义

向量数据库是一种专门用于高效存储、索引和检索高维向量数据的数据库系统。

通俗易懂定义

向量数据库是一种专门用来存储和快速查找非结构化数据(如图片、文本、音频等)的“数字指纹”(即向量),以便找到相似内容的智能搜索引擎。

技术语言定义

向量数据库(Vector Database)是一种专为高效存储、索引和检索高维向量数据而设计的数据库管理系统,其核心目标是支持对非结构化数据(如文本、图像、音频等)通过嵌入模型(Embedding)生成的向量表示进行快速相似性搜索与复杂分析。与传统关系型数据库以表结构存储结构化数据不同,向量数据库通过向量空间模型(Vector Space Model)将多维特征编码为数值向量(如512维浮点数数组),并利用近似最近邻搜索(Approximate Nearest Neighbor, ANN)算法(如HNSW、IVF-PQ)实现高效率的相似性匹配。其关键技术包括高效索引结构(如R树、网格索引)、分布式存储优化及向量量化压缩,以应对高维数据的“维度灾难”问题。

下面的例子,能够帮助我们理解什么是向量数据库。

想象一下你有一堆照片、文章或者音频文件,你想快速找到与某一张特定照片相似的所有照片,或者是找到与某篇文章内容最接近的文章。传统的方法可能是通过关键词或标签来搜索,但这往往不够精确,尤其是当你要处理的是像图像和声音这样的非文字多媒体信息时。

向量数据库就是为了解决这个问题而生的一种特殊类型的数据库。它的工作原理是将这些不同类型的数据(如图片、文本、音频等)转换成一组数字(我们称之为“向量”),这组数字就像是每个数据对象的独特指纹,能够捕捉到该对象的核心特征。

向量数据库在具体工作过程中,例如:你输入“猫”,模型输出一个长度为 768 的向量 [0.2, -0.1, …, 0.5]。当你输入“狗”,另一个向量 [0.18, -0.12, …, 0.49],两者距离很近,说明它们语义上接近。

在这里插入图片描述
多维空间的向量表示

向量数据库与我们现实中的超市空间布局非常类似,超市一般会把同一品类,相同功用、或关联的商品放在相邻的区域,以方便消费者在特定的区域快速找到需要的商品。

在这里插入图片描述
向量数据库VS超市商品陈列

2、相关概念

向量(Vector)

一组数字表示某个对象的特征,例如一张图片、一段文本、一个音频片段通过深度学习模型转换成的一组浮点数。

向量嵌入(Embedding)

使用预训练模型(如BERT、ResNet等)将非结构化数据转化为向量的过程。

相似性检索

基于向量之间的距离(如余弦相似度)进行快速查找。

3、技术特性

向量数据库具备一系列独特的技术特性,使其在处理非结构化数据和执行相似性搜索方面表现出色。以下是向量数据库的主要技术特性:

高效存储与索引

  • 高维向量存储:能够高效地存储由非结构化数据(如图像、文本、音频等)转换而来的高维向量。
  • 索引机制:采用先进的索引算法(如HNSW、IVF-PQ),支持快速检索,即使面对大规模数据集也能实现亚秒级响应。

近似最近邻(ANN)搜索

  • 高效查询性能:通过近似最近邻搜索算法,能够在海量数据中迅速找到与给定向量最接近的其他向量集合,而不是执行耗时的精确匹配。
  • 召回率与查询速度平衡:在保证一定召回率的同时,显著提升查询速度,适用于实时应用场景。

多模态数据支持

  • 跨类型数据处理:可以处理多种类型的非结构化数据,包括但不限于图像、视频、音频、文本等,并将它们统一映射到向量空间进行比较和检索。
  • 统一语义空间:不同模态的数据被编码到同一个向量空间中,便于联合检索和分析。

混合检索能力

  • 结合结构化字段:不仅支持基于向量的相似性搜索,还可以结合标签、时间戳等结构化字段进行过滤查询,提供更精准的结果。
  • 复杂逻辑运算:允许使用复杂的逻辑条件组合来细化查询结果。

分布式架构

  • 水平扩展性:设计上支持分布式部署,易于扩展以应对PB级别的数据增长,确保系统在大规模数据环境下的稳定性和性能。
  • 容错机制:通常包含故障转移和数据冗余策略,提高系统的可靠性和可用性。

实时更新与增量同步

  • 动态数据管理:支持数据的实时写入、删除和更新操作,满足不断变化的数据需求。
  • 增量索引:能够对新增或修改的数据进行增量索引,避免全量重建索引带来的性能开销。

可视化与工具支持

  • 数据分析工具:提供内置或第三方工具(如Milvus的Attu)用于数据探索、监控和管理,帮助用户更好地理解和利用数据。
  • API接口丰富:支持RESTful API、gRPC等多种接口形式,方便与其他系统集成。

企业级功能

  • 权限控制:提供细粒度的访问控制机制,确保数据安全。
  • 日志审计:记录所有重要操作日志,便于追踪和审查。
  • 安全性保障:包括加密传输、身份验证等功能,保护敏感信息不被泄露。

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