向量数据库实战指南：从相似性检索到大规模应用

AI小模型

已于 2025-05-08 17:52:06 修改

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分类专栏： AI大模型入门指南文章标签：数据库人工智能 AI大模型 LLM RAG ai

于 2025-05-08 15:57:40 首次发布

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一. 向量数据库核心概念与相似性检索

1.1 什么是向量数据库？

向量数据库（Vector Database）是专为高维向量数据设计的存储与检索系统，通过计算向量间的相似度（如余弦相似度、欧氏距离），实现快速近邻搜索。其核心价值在于解决传统数据库无法高效处理非结构化数据（文本、图像、音视频）的问题。

核心组件：

向量编码器：将数据转换为向量（如BERT、CLIP）
索引结构：加速搜索（如HNSW、IVF）
相似度计算：距离度量算法

典型应用场景：

文本语义搜索（如ChatGPT知识库增强）
图像/视频内容检索
个性化推荐系统

二. KNN算法与向量检索优化

2.1 K最近邻（KNN）算法原理

给定查询向量，在数据集中找到与其距离最近的K个向量：

Python

import numpy as np  
def knn(query: np.ndarray, data: np.ndarray, k: int):  
    # 计算欧氏距离  
    distances = np.linalg.norm(data - query, axis=1)  
    # 取前K个最小距离的索引  
    return np.argpartition(distances, k)[:k]  
# 示例  
data = np.random.rand(1000, 512)  # 1000个512维向量  
query = np.random.rand(512)  
top_5_indices = knn(query, data, 5)

2.2 向量数据库中的KNN优化

直接暴力计算复杂度为O(N)，需通过索引加速：

树状索引：KD-Tree、Ball-Tree（适合低维数据）
近似最近邻（ANN）：HNSW（Hierarchical Navigable Small World）、IVF（Inverted File Index）

代码示例：使用Faiss加速KNN

Python

import faiss  
# 创建索引  
dim = 512  
index = faiss.IndexFlatL2(dim)  # 暴力搜索  
# index = faiss.IndexHNSWFlat(dim, 32)  # HNSW加速  
# 添加数据  
index.add(data)  
# 搜索  
distances, indices = index.search(query.reshape(1, -1), 5)  
print(f"Top 5结果索引: {indices}")

三. 嵌入表示与大规模检索实战

3.1 嵌入模型选择

文本嵌入：Sentence-BERT、OpenAI text-embedding-3
图像嵌入：CLIP、ResNet-50
多模态嵌入：CLIP（联合文本-图像编码）

代码示例：生成文本嵌入

Python

from sentence_transformers import SentenceTransformer  
model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')  
texts = ["机器学习", "深度学习", "人工智能"]  
embeddings = model.encode(texts)  
print(f"嵌入维度: {embeddings.shape}")  # 输出: (3, 384)

3.2 构建推荐系统

基于用户历史行为生成向量，检索相似物品：

Python

# 用户向量 = 历史交互物品向量的加权平均  
user_vector = np.mean(item_embeddings[interacted_items], axis=0)  
# 检索Top-K相似物品  
scores = np.dot(item_embeddings, user_vector)  
top_k = np.argsort(scores)[-10:][::-1]

四. Chroma实战：大规模多模态检索

4.1 Chroma核心特性

轻量级：单机可处理百万级向量
多模态支持：文本、图像、自定义向量
实时更新：支持动态增删数据

4.2 文本检索示例

Python

import chromadb  
# 创建客户端  
client = chromadb.Client()  
# 创建集合  
collection = client.create_collection(name="docs")  
# 添加文档  
documents = ["机器学习是...", "深度学习基于神经网络..."]  
collection.add(  
    documents=documents,  
    ids=["id1", "id2"]  
)  
# 相似性检索  
results = collection.query(  
    query_texts=["什么是神经网络？"],  
    n_results=1  
)  
print(f"最相关文档: {results['documents'][0][0]}")

4.3 图像检索示例（CLIP+Chroma）

Python

from PIL import Image  
import clip  
# 加载CLIP模型  
model, preprocess = clip.load("ViT-B/32")  
# 图像编码  
image = preprocess(Image.open("cat.jpg")).unsqueeze(0)  
image_features = model.encode_image(image)  
# 将特征存入Chroma  
collection.add(  
    embeddings=image_features.tolist(),  
    ids=["img1"]  
)  
# 图文混合检索  
results = collection.query(  
    query_embeddings=model.encode_text(["一只猫"]).tolist(),  
    n_results=1  
)

五. 性能优化与工业级实践

5.1 索引类型选择

5.2 分区策略

按业务维度分库，提升检索效率：

Python

# 按类别创建子集合  
client.create_collection(name="movies")  
client.create_collection(name="books")  
def route_query(query):  
    if "电影" in query:  
        return client.get_collection("movies")  
    else:  
        return client.get_collection("books")

注：本文代码需安装以下依赖：

Python

pip install chromadb sentence-transformers faiss-cpu clip torch

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