Databend 向量索引：加速 AI 应用的数据引擎

最新推荐文章于 2025-11-24 18:29:32 发布

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最新推荐文章于 2025-11-24 18:29:32 发布 · 836 阅读

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#人工智能

上周六，Databend Meetup·北京站圆满举办。本次线下活动聚焦“迈向 AI 驱动的数据平台”，汇聚了国内数据库领域多位一线专家，以及来自各行各业的技术负责人、DBA、开发与运维工程师，围绕“AI Ready 数据平台”的主题，共同探讨了大模型时代数据库和数据平台的创新演进与实战应用。

Databend 数据库研发工程师白珅以《Databend 向量索引：加速 AI 应用的数据引擎》为主题，系统梳理了向量数据、向量检索与索引技术在 Databend 平台上的最新实践与技术挑战，并以具体案例直观展示了产品在 AI 时代的能力进展与不足。

Databend 数据库研发工程师白珅

近年来，随着 AI 和大模型技术的发展，向量数据在各个领域的应用日益广泛。如何高效地存储、索引和查询向量数据，已成为一个重要的挑战。

Databend 作为一款云原生的 OLAP 数据库，也在积极拥抱向量数据。本文重点介绍 Databend 最近开发的向量数据类型和向量分析技术，帮助用户深入了解 Databend 在向量数据处理方面的能力。

一、向量索引的实践与性能优化

向量数据是将非结构化数据经过 embedding 向量化处理后得到的一种数据。非结构化数据包括图像、视频、文本、音频等，这些数据不像传统表格数据那样规整，而是以更加自由、多样化的形式存在，蕴含着巨大的价值。例如，通过分析用户的浏览记录和购买行为，我们可以构建更为精准的推荐系统。

为了将这些非结构化数据转化为计算机可处理的形式，通常需要使用大模型对数据进行处理，将其转换为数字化的向量。这些向量能够捕捉原始数据的各个维度信息，为后续分析和应用奠定基础。然而，传统数据库主要针对结构化数据设计，对于向量数据的处理能力有限，无法高效地存储和索引。为满足新需求，越来越多的数据库开始支持向量数据，并通过索引技术加速相关查询。Databend 同样支持向量数据，能够实现高性能的检索。

下面通过一个 Arxiv 论文检索系统的示例应用，展示 Databend 在向量数据存储和处理方面的能力。之所以选择论文检索系统，是因为其数据具备典型的非结构化特征，论文的标题和摘要都是文本，需要经过 embedding 技术转换成向量数据。同时，论文检索对搜索的准确性和效率要求很高，能够充分体现向量索引技术的优势。

这里选用了一个公开的数据集——托管在 Hugging Face Datasets 的 arxiv-titles-instructorxl-embeddings 数据集，包含 170 多万篇论文的标题，并已通过训练生成了对应的向量，可直接用于存储和查询，无需额外 embedding 处理。这让我们可以更专注于向量数据存储和检索能力的展示。