向量数据库入门到精通（三）向量数据库的工作原理（向量嵌入、数据存储、索引构建、查询处理、数据预处理与优化）

四、向量数据库的工作原理

向量数据库的工作原理主要围绕高维向量数据的嵌入存储、索引构建和高效检索展开，其核心目标是通过优化数据结构和算法，在大规模高维数据场景下实现快速的相似性搜索。向量数据库通过向量索引技术（如HNSW、IVF-PQ）和近似最近邻搜索（ANN），解决了传统数据库无法高效处理高维向量数据的问题。其核心在于将非结构化数据转化为向量表示，并通过优化索引和算法实现快速相似性检索

向量数据库的工作流程

1、向量嵌入

向量嵌入是捕捉非结构化数据（文本、图像、音频等）语义的高维数字表示法。向量数据库以向量嵌入的形式存储非结构化数据，每个数据点，无论是单词、文档、图像还是任何其他实体，都使用嵌入模型技术转换为数字向量。这个数值向量被称为嵌入，模型经过训练后，这些向量可以捕捉到底层数据的基本特征和特性。

每个向量嵌入之间的距离使得向量数据库或向量搜索引擎能够确定向量之间的相似性。距离可以代表数据对象的多个维度，从而支持机器学习和人工智能理解模式、关系和底层结构。

数据嵌入到向量数据库的过程

2、数据存储

向量数据库的存储机制与传统数据库显著不同，主要针对高维向量的特性进行优化：

• 向量化表示：非结构化数据（如文本、图像、音频）通过嵌入模型（如Word2Vec、BERT、ResNet）转换为高维向量（如512-1536维浮点数数组）。
• 存储结构：采用列式存储或特定向量格式（如二进制编码），支持压缩技术（如量化、PQ编码）以减少存储开销。例如，IVF-PQ（倒排文件+乘积量化）通过将向量拆分为子向量并量化，显著降低存储需求。
• 分布式存储：支持水平扩展，通过分布式架构（如HDFS、对象存储）管理海量向量数据。

图片文件向量化示意

音频文件向量化示意

3、索引构建

向量数据库中的索引对于提升高维数据空间中搜索操作的效率和速度至关重要。鉴于向量数据库中存储的数据的复杂性和海量性，索引机制对于快速定位和检索与查询最相关的向量至关重要。以下是向量数据库中索引的主要功能和优势：

• 高效的搜索操作：索引结构（例如 KD 树、VP 树或倒排索引）通过以减少在整个数据集中执行详尽搜索的需要的方式组织数据，从而实现更快的搜索操作。
• 可扩展性：随着数据量的增长，索引可确保搜索操作能够随着数据库的大小有效扩展，从而帮助维持性能水平。
• 减少延迟：通过促进更快的搜索，索引显著减少了查询与其相应结果之间的延迟，这对于需要实时或近实时响应的应用程序至关重要。
• 支持复杂查询：高级索引技术通过高效导航高维空间来支持更复杂的查询，包括最近邻搜索、范围查询和相似性搜索。
• 优化资源使用：有效的索引可以最大限度地减少搜索所需的计算资源，从而节省成本并提高系统可持续性，尤其是在基于云或分布式的环境中。

向量数据库常见索引方法包括：

平坦索引（FLAT）

• 向量以原始形式存储，无压缩或结构化处理。
• 查询时需遍历所有向量计算相似度（如余弦相似度或欧氏距离），适合小规模数据，但效率低。

树形索引（KD-Tree、Ball-Tree）

• 将向量空间递归分割为子空间，通过树结构加速搜索。
• 适用于低维（<20维）数据，但在高维场景下性能下降（如“维度灾难”）。

哈希索引（LSH）

• 利用局部敏感哈希（Locality-Sensitive Hashing）将相似向量映射到同一桶中。
• 通过牺牲部分召回率换取速度，适合大规模数据的粗粒度筛选。

图索引（HNSW）

• 构建分层导航小世界图（Hierarchical Navigable Small World Graph），通过多层图结构加速搜索。
• 支持高维数据（>1000维）的近似最近邻搜索（ANN），在精度和效率间取得平衡。

倒排索引（IVF系列）

• 将向量空间划分为多个聚类中心（如k-means），每个聚类对应一个倒排列表。
• 查询时先定位目标聚类，再在局部范围内搜索，显著减少计算量。常见变体包括IVF-PQ（结合乘积量化）和IVF-HNSW（结合图索引）。

4、查询处理

向量数据库的查询流程通常包括以下步骤：

• 向量映射：将输入数据（如用户查询文本、图像）转换为向量表示。
• 索引定位：利用索引结构快速缩小搜索范围（如定位到特定聚类或图节点）。
• 相似性计算：在候选集中计算查询向量与目标向量的相似度（如余弦相似度、欧氏距离）。
• 结果排序：按相似度对结果排序，返回Top-K个最相似向量。

关键技术

• 近似最近邻搜索（ANN）：通过牺牲少量精度（召回率<100%）实现高效检索，是大规模向量数据库的核心策略。
• 混合查询：支持结合向量相似性搜索与标量过滤（如时间戳、类别标签），例如：

SELECT * FROM vectors WHERE category = 'cat' AND similarity > 0.8

5、数据预处理与优化

• 归一化：对向量进行标准化（如L2归一化）以消除尺度差异。
• 降维：通过PCA（主成分分析）或t-SNE降低向量维度，减少计算复杂度。
• 去噪：过滤冗余或异常向量，提升检索质量。
• 并行计算：利用GPU/TPU加速向量运算，或通过分布式框架（如Spark）处理大规模数据。

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