什么是向量数据库 ？| What is a Vector Database?

最新推荐文章于 2025-04-22 10:37:04 发布
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分类专栏： MCP实战开发AI大模型应用与大数据计算架构 架构师必知必会系列 文章标签： 数据库 人工智能 向量数据库
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/universsky2015/article/details/130738236
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本文介绍了向量数据库的用途和优势，它专门处理AI中的向量嵌入数据，提供优化的存储和查询功能。与传统数据库和独立向量索引相比，向量数据库具有数据管理、元数据存储、可扩展性、实时更新和安全性等优势。文章还讨论了向量数据库的工作原理，包括算法、分片、复制和访问控制，以及与搜索引擎如ElasticSearch的区别。

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目录

What’s the difference between a vector index and a vector database?矢量索引和矢量数据库有什么区别？

How does a vector database work?矢量数据库如何工作？

Algorithms

Random Projection

Product Quantization 产品量化

Locality-sensitive hashing 对位置敏感的哈希

Hierarchical Navigable Small World (HSNW)分层导航小世界 （HSNW）

Similarity Measures 相似性度量

Filtering

Database Operations 数据库操作

Monitoring

Access-control

Backups and collections 备份和集合

API and SDKs 接口和软件开发工具包

Summary

向量数据库与搜索引擎（比如说ElasticSearch)有什么区别？ 

1. 存储结构

2. 查询方式

3. 应用场景

We’re in the midst of the AI revolution. It’s upending any industry it touches, promising great innovations - but it also introduces new challenges. Efficient data processing has become more crucial than ever for applications that involve large language models, generative AI, and semantic search.


我们正处于人工智能革命之中。它颠覆了它所接触的任何行业，承诺了伟大的创新 - 但它也带来了新的挑战。对于涉及大型语言模型、生成式 AI 和语义搜索的应用程序，高效的数据处理变得比以往任何时候都更加重要。

All of these new applications rely on 

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向量数据库在人工智能大模型中的自然语言处理应用
AI智能涌现深度研究
04-22 989
在当今的数字时代,自然语言处理(NLP)已成为人工智能(AI)领域中最重要和最具挑战性的研究方向之一。它旨在使计算机能够理解、解释和生成人类语言,从而实现人机之间自然、流畅的交互。随着大数据和计算能力的不断提高,NLP在各个领域都有着广泛的应用前景,如智能助手、机器翻译、情感分析、文本摘要等。
向量数据库极简教程 | A Gentle Introduction to Vector Databases
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05-18 2万+
在上面的示例中，数据库中的每一行代表一本特定的书，而列对应于特定类别的信息。他还出演了《现代启示录》。现在我们已经了解了嵌入向量的表征能力，并对向量搜索的工作原理有了很好的概述，现在是时候将这两个概念放在一起了——欢迎来到向量数据库的世界。在这篇博文中，我将介绍与向量数据库相关的概念，矢量数据库是一种旨在存储、管理和搜索嵌入向量的新型技术。在接下来的部分中，我将分享一些关于为什么嵌入向量可用于表示非结构化数据的信息，介绍用于跨向量空间进行索引和搜索的算法，并介绍现代向量数据库必须实现的一些关键功能。
什么是Vector Database(向量数据库)？
专注于人工智能领域的小何尚
06-03 1万+
嵌入模型将各种数据（例如文本、图像、图表和视频）转换为数字向量，从而在多维向量空间中捕捉其含义和细微差别。嵌入技术的选择取决于应用需求，平衡语义深度、计算效率、要编码的数据类型和维数等因素。将向量映射到多维空间可以对向量的语义相似性进行细致入微的分析，从而显著提高搜索和数据分类的准确性。嵌入模型在使用 AI 聊天机器人、大型语言模型 (LLM) 和带有向量数据库的检索增强生成 (RAG) 的 AI 应用中起着至关重要的作用，以及搜索引擎和许多其他用例。
什么是 向量数据库（Vector Database）
最新发布
彬彬侠的博客
04-22 1816
向量数据库（Vector Database）是一种专门设计用于存储、索引和管理高维向量数据的数据库系统。这些向量通常是机器学习模型（如深度学习模型）生成的嵌入（embeddings），用于表示文本、图像、音频等数据的语义特征。向量数据库的核心目标是高效地支持向量相似性搜索（Similarity Search），以便在海量数据中快速找到与查询向量最相似的向量。
什么是向量数据库
m0_57236802的博客
08-23 858
向量数据库是一种特殊类型的数据库，用于存储、查询和操作向量数据。与标量值不同，向量通常由一组数值组成，代表多维空间中的点。这些多维数据在许多应用中都很有用，尤其是在机器学习、推荐系统、地理信息系统（GIS）和搜索引擎中。
什么是向量数据库？
Hyatt的博客
03-15 1172
向量是一个数值数组，用于表示浮点在几个维度上的位置。在更日常的语言中，向量是一串数字，如：{12, 13, 19, 8, 9}。这些数字表示空间中的某个位置，就像电子表格中的行和列编号表示某个单元格一样（例如："B7"）。Embeddings 是由神经网络生成的向量。深度学习模型的典型向量数据库由 Embeddings 组成。一旦对神经网络进行了适当的微调，它就能自行生成 Embeddings，因此无需手动创建。如上所述，这些 Embeddings 可以用于相似性搜索、上下文分析、生成式 AI 等。
《向量数据库指南》——一起来认识向量数据库Milvus Cloud GPU-Cagra 索引
实战AI智能体
07-17 1130
在 IVFPQ模式下，CAGRA会在数据集上先 build 一个IVFPQ索引，得益于PQ索引的量化特点，并不会明显占用太多的显存，然后使用IVFPQ索引对数据集中的每一个点执行 search 任务，将IVFPQ索引找到的近似的最近邻居作为邻接点，从而完成原始图的构建。Cagra首先使用IVFPQ或者NN-DESCENT来构建一个原始图，原始图中，每一个节点的邻居节点的个数degree较多，CAGRA在原始图的基础上，再对所有的邻接边进行重要性排序，剪掉不重要的邻边。为此，CAGRA采用了全新的建图方式。
Why is this KNN vector query to a Google Spanner database taking over 30 seconds?
suiusoar
06-30 336
为什么这个对 Google Spanner 数据库的 KNN（K-最近邻）向量查询需要超过 30 秒的时间？
向量数据库是什么？
常备不懈
06-09 1458
随着人工智能和机器学习技术的迅猛发展，向量数据库作为一种新型数据库引起了广泛关注。向量数据库专门用于存储和查询高维向量数据，是在大规模数据检索和相似性搜索领域的重要工具。
vector database v3.5 开发文档
12-05
vector database v3.5 开发文档，直列式数据库新秀vector database v3.5 开发文档垂直开发秘籍
向量数据库
qq_44089890的博客
05-25 3947
向量数据库是一种专门用于存储和处理向量数据的数据库。与传统的关系型数据库不同，向量数据库可以有效地处理高维向量数据，如图像、音频、自然语言等数据类型。向量数据库通常具有以下特点：支持向量索引：向量数据库使用向量索引来快速搜索和检索向量数据。这些索引可以利用距离度量来计算向量之间的相似度，并快速找到最相似的向量。支持向量运算：向量数据库通常支持向量之间的运算，如向量加法、减法、点积、叉积等。高效存储和查询：向量数据库使用专门的存储引擎来存储向量数据，并使用高效的查询算法来快速检索数据。
向量数据库是什么？「向量数据库详解」
wangyufei0815的博客
02-17 967
向量数据库是专门用于存储、检索和处理向量数据的数据库系统。数据形式：通过Embedding技术将非结构化数据（如图像、文本、音频）转换为高维向量表示，每个向量由数值序列构成，可描述数据的特征和语义。核心功能：支持向量相似性搜索（KNN/ANN）、聚类、降维和计算分析。特性高维性：向量维度通常高达数百甚至数千。稀疏性：向量中多数元素接近零。动态性：数据可能随时间变化（如用户行为向量）。向量数据库作为AI时代的基础设施，通过高效处理高维非结构化数据，在推荐、搜索、生物信息等领域展现出独特优势。
什么是向量数据库？向量数据库概念，详细入门
秃了也弱了
03-06 4501
向量数据库是一种专门用于存储和查询向量数据的数据库。向量数据也就是embedding向量。典型结构是一个一维教组，其中的元素是教值(通常是浮点数)。这些数值表示对象或数据点在多维空间中的位置、特征或属性。
向量数据库介绍
TYLZVS007的博客
08-09 2351
本文是向量数据库的科普文，介绍了向量数据库的概念、应用场景、选择向量数据库产品的考虑点，最后以PostgreSQL向量扩展示例展示向量数据库的使用。
一文讲透什么是向量数据库？
weixin_53880910的博客
08-17 1354
嵌入模型[1]会将各种数据 (例如文本、图像、图表和视频) 转换为数值向量，以便捕捉其在多维向量空间中的含义和细微差别。嵌入技术的选择取决于应用需求，同时要兼顾语义深度、计算效率、要编码的数据的类型、维度等因素。man、king、woman 和 queen 这几个词映射到的向量空间 (来源：baeldung[2])通过将向量映射到多维空间，可以对向量的语义相似性进行细致的分析，从而显著提高搜索和数据分类的准确性。
一文让你搞懂向量数据库！结合大模型Agent，简直不要太好用！
瓦罗兰特顶级C位的博客
11-26 4321
以 ChatGPT 为代表的大语言模型问世，它在带来巨大震撼的同时，其天然缺陷和诸多限制也让开发者颇为困扰，比如存在输入上下文 token 限制、不具备记忆能力等问题。
向量数据库简介
zhangzhechun的专栏
07-05 2017
向量数据库（Vector Database）是一种专门用于存储和查询向量数据的数据库系统。向量数据库通常使用高效的向量索引技术，支持基于向量相似度的查询和检索，可以应用于图像搜索、自然语言处理、推荐系统、机器学习等领域。与传统的关系型数据库不同，向量数据库通常使用基于向量的数据模型，将向量作为数据的核心表示形式。向量数据库可以存储和处理大量的向量数据，支持高效的向量相似度计算和查询。常见的向量索引技术包括 KD-Tree、LSH、HNSW 等，它们可以在高维空间中快速定位和检索向量数据。
c++如何使用白鹭向量数据库
02-21
### C++ 中使用 Egret Vector Database 示例教程 对于在 C++ 中集成和使用 Egret Vector Database 的情况，当前环境下的资料主要集中在特定库的应用以及与之交互的方式。然而，在现有的参考资料中并未直接提及有...
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