在人工智能时代，向量数据库已成为数据管理和AI模型不可或缺的一部分。向量数据库是一种专门设计来存储和查询向量嵌入数据的数据库。这些向量嵌入是AI模型用于识别模式、关联和潜在结构的关键数据表示。随着AI和机器学习应用的普及，这些模型生成的嵌入包含大量属性或特征，使得它们的表示难以管理。这就是为什么数据从业者需要一种专门为处理这种数据而开发的数据库，这就是向量数据库的用武之地。
什么是向量数据库
传统的关系型数据库以行和列的形式存储字符串、整数等数据。当查询传统数据库时，寻找与查询相匹配的行。另一方面，向量数据库处理的是向量，而不是字符串和其他元素。
向量数据库是专门为管理这种数据而设计的，同时也提供性能、可扩展性和灵活性，使团队能够充分利用这种类型的数据。为了快速而可靠地检索高维向量，这类数据库依赖于复杂的索引和搜索算法。
向量数据库为向量嵌入的独特结构提供了高效的存储和查询能力。它们通过发现相似性，为简单搜索、高速度、可扩展性和数据检索打开了大门。
例如，假设有一个包含大量图像的图像数据库。每个图像都可以通过一个神经网络模型转换成一个向量嵌入。这些嵌入可以被存储在向量数据库中，以便快速检索和比较。当用户查询与特定图像相似的图像时，向量数据库可以快速检索与查询图像最相似的图像，从而提供高效的搜索体验。
向量数据库的优点
向量数据库具有许多显著的优点，使其成为处理高维数据和实现复杂分析的理想选择。
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数据类型
- 向量数据库专门设计用来处理向量嵌入数据，这与传统的关系型数据库和NoSQL数据库有着根本的不同。
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可扩展性
- 向量数据库被构建用来管理大量数据。它们非常适合大规模的机器学习应用，因为它们可以存储和探索数十亿的高维向量。
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高速搜索性能
- 向量数据库使用先进的索引算法，以实现在大规模数据集中快速检索相关向量。
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相似性搜索
- 向量数据库可以执行相似性搜索，以确定用户提示与某个向量嵌入之间的最大匹配。这一特性在部署大型语言模型时非常有用，因为向量数据库可能持有数十亿的向量嵌入，这些嵌入表示了大量的训练数据。
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灵活的数据模型
- 向量数据库可以处理结构化和非结构化数据，这使它们适用于各种应用，包括文本和图片搜索以及推荐系统。
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管理高维数据
- 使用降维方法将高维向量压缩到低维空间，同时保留重要信息。因此，它们在存储和计算方面都非常高效。
示例：
假设有一个大型电商网站，它使用向量数据库来优化其推荐系统。用户的行为数据被转换成向量嵌入，并存储在向量数据库中。当用户访问网站时，系统会查询向量数据库，以找出与用户历史行为最相似的商品。由于向量数据库的高性能和可扩展性，它能够处理和查询数十亿级别的商品向量，从而为用户提供高度个性化的推荐。
向量数据库如何工作
向量数据库如何索引和查询向量？以大型语言模型GPT-4为例来说明查询流程。
当你与一个由GPT-4驱动的应用程序互动时，会发生以下一系列步骤：
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索引化：
- 当向量嵌入存储在向量数据库中时，使用多种技术将给定的向量嵌入转换为用于更快搜索的数据结构。例如，树形结构、局部敏感哈希（LSH）和近似最近邻（ANN）算法都是常见的索引策略。
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查询：
- 在完成搜索后，向量数据库将查询向量与索引向量进行比较，使用相似性度量确定其最近邻。这种比较可以是精确的，也可以是近似的，取决于数据库的设计和配置。
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后处理：
- 根据向量数据库，最终的最近邻将被后处理以生成查询的最终输出。此外，最近邻可能被重新排序以供未来参考。
示例：
假设有一个由GPT-4驱动的智能助手应用。当用户提出一个查询时，应用会生成一个查询向量，并将其发送到向量数据库 。数据库使用其索引技术来快速找到与查询向量最相似的嵌入 。这些相似的嵌入可能来自GPT-4的训练数据，或者来自其他与查询相关的数据源。数据库返回这些最相似的嵌入，应用使用这些嵌入来生成响应，并提供给用户。
由于向量数据库能够高效地处理和检索高维数据，它使得基于GPT-4的应用能够快速响应用户的查询，并提供准确和相关的信息。
向量数据库如何增强检索增强生成（RAG）
检索增强生成（RAG）方法用于向大型语言模型（LLM）提供更多有关其接收到的上下文的信息。它用于生成式AI应用，如聊天机器人和通用问答应用。在这种情况下，向量数据库可以用来为提供给LLM的查询补充额外的上下文。
在RAG技术中，工程师不仅可以直接向LLM提供提示，还可以从现有数据集或语料库创建向量嵌入------例如，希望用来为LLM的响应提供上下文的数据集。产品文档、研究数据、技术规格或产品目录和描述都可以包括在这里。输出嵌入被保存在向量数据库索引中。
向量数据库和大型语言模型
大型语言模型（LLM）作为人工智能领域的一种颠覆性力量出现，使机器能够解释和创作类似人类的散文。这些模型在大规模数据上进行了训练，可以根据词在短语中的位置猜测一个词的可能性。这有助于完成文本、翻译和总结等任务。
然而，这些模型的规模和复杂性带来了独特的障碍，特别是在处理和检索它们生成的多维数据时，出现幻觉等问题。这就是向量数据库发挥作用的地方。
具有管理高维数据和执行快速相似性搜索能力的向量数据库非常适合支持LLM的操作。它们为存储和检索这些模型创建的向量嵌入提供了一种结构化的方式，这使得可以在许多维度中进行快速的相似性空间搜索。
向量数据库支持大型语言模型的方式：
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管理高维数据：
- 具有管理高维数据和执行快速相似性搜索能力的向量数据库非常适合支持LLM的操作。它们为存储和检索这些模型创建的向量嵌入提供了一种结构化的方式，这使得可以在许多维度中进行快速的相似性空间搜索。
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检索增强生成（RAG） ：
- 在RAG技术中，工程师不仅可以直接向LLM提供提示，还可以从现有数据集或语料库创建向量嵌入，为LLM的响应提供上下文。例如，产品文档、研究数据、技术规格或产品目录和描述都可以包括在这里。输出嵌入被保存在向量数据库索引中，以支持LLM的检索和生成过程。
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防止幻觉：
- 生成式模型在提供错误信息时容易产生幻觉。向量数据库可以帮助解决这个问题。数据从业者可以使用它们来补充生成式人工智能模型，使用外部知识库以确保它们提供可靠的信息。
通过这些方式，向量数据库不仅支持LLM的训练和优化，还帮助确保它们在实际应用中提供准确和有用的信息。
为什么向量数据库很重要
数据从业者可以将由嵌入生成的向量索引到向量数据库中。这使得能够通过搜索周围的向量来定位类似的资产。
这就是向量数据库允许嵌入模型被操作化的方式。数据库特性，如资源管理、安全控制、可扩展性、容错性和通过复杂查询语言进行快速信息检索，使开发过程（以及数据生命周期管理）更加高效。
向量数据库还使开发者能够构建独特的应用程序体验。例如，用户可能使用智能手机拍照，并搜索类似的图像。
开发者可以使用不同类型的机器学习模型来自动化从扫描文档和照片等数据中提取元数据的过程。可以将信息与向量索引，允许包括关键字和向量在内的混合搜索。为了改善搜索结果，还可以结合语义理解与相关性排名。
生成式人工智能（GenAI）的创新引入了新的模型类型，如ChatGPT，它们可以产生文本并处理复杂的 人机交互。例如，一些模型允许用户描述一个风景，然后创建一幅与描述相匹配的图片。
请注意，生成式模型在提供错误信息时容易产生幻觉。向量数据库可以帮助解决这个问题 。数据从业者可以使用它们来补充生成式人工智能模型，使用外部知识库以确保它们提供可靠的信息。
向量数据库如何被使用
通常，向量数据库被用来驱动向量搜索场景，如视觉、语义和多模态搜索。
最近，它们通常与生成式人工智能（AI）文本模型结合使用，以开发能够提供对话式搜索体验的智能代理。它们还可以防止生成式AI模型产生幻觉，这可能导致机器人提供不合理的但似乎合理的回复。
向量数据库是为希望创建使用向量搜索体验的工程师设计的。为了构建嵌入和充实向量数据库，应用程序开发者可以利用开源模型、自动化机器学习（ML）工具和基础模型服务。这只需要对机器学习有基本的了解。
一个由数据科学家和工程师组成的小组可以通过向量数据库创建高度调整的嵌入，并通过向量数据库使它们运行。这将使得能够更快地部署人工智能（AI）解决方案。
向量数据库的用例
向量数据库在多个领域有着广泛的应用，以下是其中一些关键领域：
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自然语言处理（NLP）
- 向量数据库在NLP活动中起着关键作用，如文档相似性、情感分析和语义搜索。它们能够有效地索引和检索以词嵌入或句子向量形式编码的文本材料。
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异常和欺诈检测
- 向量数据库可以用于检测多种领域的异常情况，包括网络流量分析、欺诈检测和网络安全。团队可以使用它来比较数据点与正常行为模式，根据与典型向量的距离来识别异常。
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改进机器学习模型
- 向量数据库可以存储和检索模型嵌入，团队可以使用它们来增强机器学习模型和生成式AI。
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推荐系统中的相似性匹配
- 这使他们能够基于用户偏好、项目属性或内容相似性提供定制化建议。
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图像识别
- 通过从向量表示中抽象特征，向量数据库擅长帮助用户识别视觉上相似的照片或电影。
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个性化广告
- 类似于推荐系统，向量数据库也适合定制化广告。
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聚类和分类
- 这些功能由向量数据库支持，因为它们允许基于快速相似性对数据点进行分组。
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图分析
- 这是向量数据库的另一个用例，包括社区识别、连接预测和图相似性匹配。它们为改进结果提供了高效的图嵌入存储和检索。
通过以上应用，向量数据库展示了其在多个领域的实用性和多功能性，使其成为处理高维数据和实现复杂分析的理想选择。
向量数据库的关键挑战
向量数据库面临许多其他数据库系统也面临的问题。增加可扩展性、近似准确性、延迟性能和经济性的压力也影响它们。
作为一种相对较新的技术，许多向量数据库必须在关键的数据库技能方面取得进步，如安全性、健壮性、运营支持和工作负载多样化。随着人工智能（AI）应用的发展，它们将需要的不仅仅是向量搜索。
如何选择合适的向量数据库
在选择最适合特定需求的向量数据库时，请记住可扩展性、数据模型和集成能力。
在评估不同的向量数据库时，请考虑以下几点：
- 可扩展性和性能 检查数据库在管理大量数据和维度方面的可扩展性。考虑其性能指标，包括查询响应时间和吞吐量，以确保它满足您的负载需求。
- 数据模型和索引方法 探索向量数据库提供的数据模型和索引方法。例如，检查它是否支持灵活的架构设计。检查数据库的索引机制，以确保高效的相似性搜索和检索操作。树形结构、局部敏感哈希（LSH）和近似最近邻（ANN）算法都是常见的索引策略。
- 易用性 向量数据库的设置、配置和维护的便捷性是关键特性。用户友好的设计和良好的文档可以帮助降低学习曲线。
- 集成 检查向量数据库与现有系统、工具和编程语言的集成情况。看看向量数据库是否有API、连接器或SDK来帮助集成。与常见框架和数据处理工具的兼容性将确保良好的体验。
- 社区和支持 活跃的社区通常是一个有用的信息来源、讨论论坛和获取专业建议的地方。考虑数据库开发人员提供的支持水平，如教程、文档和及时的客户服务。
- 许可成本 考虑使用向量数据库涉及的任何许可或订阅费用。将定价结构与预算和数据库提供的优势进行比较，以检查它是否符合财务预算。
向量数据库的未来
随着对大规模管理机器学习向量数据的需求扩大，向量数据库预计将变得更加重要。毕竟，它们为跨行业的AI应用程序提供了所需的高性能、可扩展性和灵活性。
与传统数据库相比，向量数据库正是为向量嵌入和神经网络应用而设计的。它们提供了一个面向向量的数据模型和查询语言，超越了SQL或图形，使得向量搜索更加简单。向量数据库为从机器学习中获取洞察力提供了数据解决方案，这增强了那些通过向量理解世界的用例。
向量数据库既有商品的特性，也有创新技术的特性。它们对于创建AI的企业变得越来越普遍，但它们代表了一种新颖的数据库，其向量优先的设计是目前其他技术所没有的。
总结
搜索和信息检索的世界正在迅速发展，向量数据库预计在未来几年内将在每个软件部门扮演重要角色。随着ChatGPT的更广泛使用，特别是在应用程序中的嵌入式组件，向量数据库预计将变得越来越普遍。预计在未来几年内，它们将被用于每一个主要应用程序，从搜索引擎到会计系统到模因生成器。
由于它们在处理高维数据和实现复杂分析方面的卓越能力，向量数据库在数据管理方面具有革命性的影响。更好的相似性搜索和匹配以及查询效率等好处对许多行业的组织来说都具有巨大的价值。
您是否使用过向量数据库？对它们有什么看法？或者对其他未提及的AI工具有什么经验分享？