为什么需要向量数据？
数据标签
在处理信息时，我们经常面对多样化的数据，如文本、图像、音频等。
传统上，我们依赖人工打标签的方式来组织和搜索这些数据。
但这种方法面临着几个关键问题：
- 效率问题：随着数据量的增长，人工打标签变得效率低下。
- 关联角度的多样性：不同人可能关注信息的不同维度，如作者、行业或内容结构。单靠标签难以全面覆盖，限制了资源的有效利用。
- 标签管理的复杂性：随着分类和标签数量的增加，管理变得复杂，且标签越来越不精准。
面对这些挑战，人们开始寻找更高效、更灵活的数据处理方法。
一种解决方案是通过自动化的方式提取信息的特征，而不是依赖人工标注。
这就引出了数据模型的概念。
从标签到数据模型
在实际的数据推荐和信息搜索中，传统的标签方法逐渐显得落后。
这促使开发者和研究者思考：
如果我们可以从更多角度自动提取信息中的特征，是否能更高效地利用资源？
这种思考导向了数据模型的开发。
数据模型能够自动分析数据，识别出其关键特征。
这些特征不仅包括基础信息（如作者、主题），还能延伸到更深层次的维度（如情感倾向、视觉模式）。
随着模型的发展，它们开始能够从更多维度提取特征，为每个数据点创建一个更全面的 "特征概要"。
向量数据的兴起
进一步地，这些 "特征" 被数学化为为一个个浮点数，所有特征组合起来就成了我们现在看到的向量数据。 每个数据点都被转换成一组数值，这些数值在多维空间中表示了数据的特征。
这就好比从简单的身份描述（如年龄、职业）转移到全面的个人档案（包括性格、兴趣、经历等）。
向量数据不仅反映了数据的基础特征，还能捕捉到更复杂的、不容易直接观察到的特性。
这种丰富的表示方式使得我们可以从更多维度比较和分析数据，提高了信息搜索和数据推荐的效率和准确性。
因此，向量数据的出现和发展，是对传统标签方法局限性的回应。
通过自动化特征提取和数学化表示，向量数据使得我们能更全面、更深入地理解和利用信息。
这一变革不仅提升了数据处理的效率，也为机器学习和人工智能的进步铺平了道路。
向量数据是什么？怎么来的？
向量数据是什么？
向量数据通常是一个一维或多维的浮点数数组。
数组中，每一个浮点数，都标识一个特征。
如下这个示例：
python
from transformers import BertTokenizer, BertModel
import torch
# 初始化 BERT 分词器和模型
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
# 准备文本数据
text = "Your text goes here."
# 分词处理
inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt', padding=True, truncation=True)
# 计算向量
with torch.no_grad():
outputs = model(**inputs)
# 获取最后一层的隐藏状态
last_hidden_states = outputs.last_hidden_state
# 获取句子的向量表示（例如，取所有token输出的平均）
sentence_vector = torch.mean(last_hidden_states, dim=1)
print(sentence_vector)
=> 输出有一维的张量（tensor）向量值， 有 768 个维度的浮点数
[[1.4742e-01, -2.3413e-01, 6.5846e-02, 2.6123e-02, 2.0200e-02,
-1.4649e-01, 9.5690e-02, 9.6281e-01, -1.2154e-01, -7.4561e-02,
-1.0983e-01, -2.7606e-01, -1.6177e-01, 2.1733e-01, -2.5260e-01,
-2.2179e-01, 2.7466e-02, 4.0459e-01, -5.1370e-01, 3.2633e-01,
2.4105e-01, -4.6938e-02, 1.9103e-02, 2.6108e-01, 4.9805e-01,
-2.6387e-01, -3.7044e-01, -3.0939e-01, -5.5129e-01, -3.8956e-01,
3.1567e-01, -2.2313e-01, -3.4752e-01, 4.9606e-02, -7.9513e-02,
-2.5981e-01, 2.1651e-01, -2.0322e-01, -4.8321e-01, 4.8428e-01,
-6.1704e-01, -2.2735e-01, 2.6904e-01, -9.2567e-02, 1.2889e-01,
-4.0266e-01, -4.9191e-02, 4.7878e-01, 1.1024e-01, 8.4858e-02,
-4.8255e-01, 6.0821e-02, 7.0769e-03, 1.9017e-01, -5.3578e-02,
4.1706e-01, -5.4746e-02, -4.3471e-01, -6.7280e-01, -1.7074e-01,
-1.0178e-01, 1.4586e-01, -1.0316e-01, -1.0132e-01, 1.7840e-01,
2.0919e-01, -2.4522e-01, 7.5061e-01, -6.9422e-01, 2.2836e-01,
-2.9328e-01, -1.3141e-01, 4.7302e-01, -3.7418e-01, 3.0374e-01,
4.4926e-01, -5.1044e-01, 4.0786e-01, -1.3702e-01, -2.0722e-01,
-3.8857e-01, 5.2095e-01, -2.9879e-01, 3.1262e-01, 1.2239e-01,
2.2106e-01, -3.3047e-01, -3.5025e-01, -2.4136e-01, 3.3717e-01,
-1.7631e-02, -3.2458e-01, -4.6693e-02, 2.1367e-01, 3.4998e-01,
-1.8502e-02, -3.1929e-01, 1.8086e-01, -4.9947e-01, 1.5239e-01,
-7.8272e-03, -5.2360e-01, 2.7922e-01, 2.3118e-01, -5.1004e-01,
1.6868e-01, -9.1474e-02, -1.6464e-01, 2.2099e-01, -3.1300e-02,
5.0053e-02, -3.9962e-01, -8.2797e-02, -3.4717e-01, -5.0908e-01,
4.0868e-01, 1.4842e-01, -4.6322e-01, 6.5821e-02, -1.3897e-01,
-1.8023e-01, -3.3262e-01, 2.1233e-01, 1.0100e+00, 2.7173e-01,
3.3495e-01, 4.4319e-02, 1.0182e-01, 7.5710e-02, -6.9550e-01,
2.6735e-01, 8.4303e-01, 5.7389e-01, -4.1198e-02, 4.2060e-02,
4.9646e-01, 3.1248e-01, -3.6764e-01, -4.8207e-01, 1.4097e-01,
3.0843e-01, 6.1727e-03, 1.7635e-01, 1.8086e-01, 5.4101e-01,
3.4942e-01, -9.4330e-02, -3.7116e-01, 5.6171e-01, -1.1894e-01,
-1.3148e-01, -1.3487e-01, 1.1081e-02, 2.7286e-01, -4.5025e-01,
-1.5473e-01, -1.7463e-01, 1.4001e-01, 4.4600e-01, 2.0638e-01,
6.2996e-01, 1.1901e-02, 7.8970e-02, 5.1510e-01, 7.5948e-02,
2.0599e-01, -3.8502e-01, 5.2198e-01, -2.6621e-01, -1.4314e-01,
2.5572e-02, -2.3257e-01, 9.9704e-01, 1.7012e-01, 4.8560e-02,
1.6015e-01, 4.6765e-01, 5.9118e-01, 2.1988e-01, -5.8818e-01,
-1.4246e+00, 5.8364e-01, -7.5050e-02, -4.4800e-01, 2.4813e-01,
1.0453e-01, 4.6161e-01, -3.8793e-01, -2.6205e-01, 2.5164e-01,
-3.0393e-01, -2.5610e-01, -3.7265e-01, 7.5381e-02, 4.4639e-01,
-7.3631e-01, 2.4833e-02, -2.7158e-01, 3.8893e-02, 3.5880e-01,
1.3915e-01, -2.1015e-01, -6.0517e-03, -1.1488e-02, -2.3451e-01,
5.8257e-01, -8.4301e-02, -5.3823e-02, 1.4391e-01, 1.1099e-01,
-7.3670e-01, 7.0095e-01, -5.5183e-02, 4.4086e-01, 3.3215e-01,
2.1016e-01, 3.7736e-02, -6.8389e-01, -5.9720e-01, 3.3381e-01,
1.2848e-01, -9.0680e-02, -1.6362e-01, 5.0269e-01, 4.4420e-02,
5.6129e-01, 2.0329e-01, 6.6412e-01, 2.3236e-01, -5.0179e-01,
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3.9531e-01, -1.6620e-01, -3.8243e-02, 1.4488e-01, -2.4685e-01,
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-1.2700e-01, -3.9936e-01, 4.3724e-02, 2.0396e-01, -2.9736e-01,
3.9067e-03, 1.0506e-01, 1.5695e-01, 2.4389e-01, -1.9369e-02,
4.2140e-01, 3.3606e-01, -5.5562e-01, 9.6229e-02, 2.7347e-01,
-5.1094e-01, -1.3245e-01, -8.3619e-03, -3.0312e-01, -4.3829e-01,
-4.5493e-01, -1.2889e-01, -1.2319e-01, -2.6006e-02, 5.3575e-01,
8.0562e-02, 4.9288e-01, 4.4124e-01, -3.5346e-01, -1.1717e-01,
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4.5964e-01, 6.1957e-02, -3.9558e-01, -2.4884e+00, -1.2573e-01,
1.7240e-01, -5.3385e-01, 1.0482e-01, -6.6467e-02, -9.5995e-02,
-1.7349e-01, -3.5916e-01, -1.6251e-01, 9.6745e-03, -5.6116e-01,
1.1475e-01, 1.2526e-01, -5.0326e-02, 1.3322e-01, 3.8605e-02,
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-3.8157e-01, -5.3568e-02, -1.2387e-01, -3.0945e-01, -1.1481e-01,
6.5098e-02, -3.4413e-01, -2.7987e-01, -2.0742e-01, -4.3309e-02,
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1.4177e-01, -2.0525e-01, 3.2621e-01, 2.6777e-01, 1.2511e-01,
5.5890e-01, 6.4580e-01, 5.4330e-01, 1.0584e-01, 8.2954e-02,
2.7637e-01, 1.6104e-01, -1.3621e-01, -3.6416e-02, -2.2856e-01,
8.2968e-02, -3.5264e-01, -7.6258e-01, 1.2436e-01, 2.0967e-02,
-5.4706e-01, -1.7968e-01, -9.5849e-02, -6.6811e-03, 2.5934e-01,
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1.8911e-01, -1.6499e-02, -9.3093e-02, -3.8036e-01, -6.2666e-02,
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-5.1385e-01, 1.5256e-01, 1.1681e-01]]数据模型
在当今的人工智能领域，向量数据的提取是一个至关重要的过程。
它使我们能够从各种类型的资源中自动化地抽取关键特征，并将这些特征转换为数学表达。
但这一切是如何实现的呢？
关键在于所谓的 "数据模型 "，也就是我们常说的 机器学习（ML）模型。
数据模型的核心作用
数据模型是用于自动分析和提取资源特征的算法和程序的集合。
在处理任何类型的数据时，它们扮演着不可或缺的角色。
数据模型的任务是从原始数据中识别出有意义的模式和属性，并将这些信息转换成一组有序的数值 ------ 即向量数据。
为什么需要不同的数据模型？
不同类型的数据具有不同的特性和结构。
例如，文本、图像和音频在内容表达和内在结构上有显著差异。
因此，需要专门针对每种类型的数据设计的模型来有效提取其特征。
文本数据
- 模型示例：BERT、GPT 等。
- 作用：这些模型能够理解文本的语义内容，提取关键词、语法结构等。
图像数据
- 模型示例：卷积神经网络（CNN）如 ResNet、Inception。
- 作用：用于识别图像中的物体、颜色、形状等视觉元素。
音频数据
- 模型示例：YAMNet、VGGish。
- 作用：用于识别音频中的模式，如音调、节奏和声音类型。
多模态模型的挑战和现状
跨模态关联的挑战在于如何将不同类型的数据（如文本和图像）融合在一起，以实现统一的理解和分析。
传统上，这可能通过降维处理实现，比如将复杂的多媒体内容转换为文本描述。
然而，这种方法可能会丢失一些原始内容的重要信息，并且极度依赖于转换过程的准确性。
因此，开发能够直接处理多种类型数据的模型变得至关重要。
当前多模态现状如下：
- 现有模型：如 OpenAI 的 CLIP、Google 的多模态模型、Facebook 的 FAIR 模型等，已经能够在一定程度上处理和理解多种类型的数据。
- 应用：这些模型在图像和文本搜索、自动内容生成等领域表现出色。
- 挑战：这些模型通常需要大量的数据和计算资源来训练，对数据质量和类型也有特定的要求。
向量数据提取的成功在很大程度上依赖于数据模型的选择和应用。
不同类型的文件对象需要不同的数据模型，以确保能够准确、高效地提取出有用的特征。
跨模态模型的发展是未来的关键方向，它们将能够更加全面和准确地理解和处理复杂的多模态数据。
向量数据操作（存储|更新|检索）
在 AI 和数据科学领域，向量数据的有效应用是提升信息检索和数据分析效率的关键。
这包括两个主要阶段：数据的存储/更新和数据的检索。
在这两个阶段中，机器学习模型的作用至关重要。
数据存储/更新
1. 选择适合的机器学习模型（ML模型）：根据数据类型（如文本、图像、音频）选择合适的模型来生成向量嵌入。这些模型将原始数据转换为数值向量，捕捉其关键特征。
2. 存储和预处理数据：将各类文件保存并提取其元信息和格式化数据，为向量化做准备。
3. 向量数据生成：利用选定的机器学习模型，计算每个文件的向量表示，这些向量代表了数据的核心特征。
4. 索引和元数据管理：为向量数据和元数据创建索引，确保未来能够高效地进行搜索和检索。
数据检索
1. 接收和处理查询：当用户发起搜索请求时（如文本、图像查询），使用与数据存储阶段相同的模型处理这些查询，生成查询向量。
2. 相关度匹配计算：使用向量间的相似度度量方法，如余弦相似度或欧几里得距离，来计算存储对象与检索对象之间的相关度。这些度量反映了两个向量在特征空间中的接近程度，从而确定它们的相关性。
3. 检索相关结果：根据计算出的相关度，从数据库中检索出与用户查询最相似的数据文件。
通过这一流程，向量数据的应用不仅提高了数据处理的精确性，还使得信息检索更加高效和智能。
机器学习模型在此过程中扮演着核心角色，不仅在数据的存储阶段提取重要特征，而且在检索阶段有效地实现了基于特征的相关度匹配计算。
向量数据库
在处理大量复杂数据时，特别是在 AI 和机器学习应用中，向量数据库显得尤为重要。
那么，什么是向量数据库，它与传统数据库有何不同呢？
传统数据库的局限性
向量数据本身就是一个一维或多维的浮点型数据组成的数组，用字符串存储也能存储在传统的数据库中。
但在实际的检索应用中，传统数据库面临着性能和效率的挑战。
例如，一个典型的数据检索过程可能包括以下步骤：
1. 客户端发起检索请求：用户向系统提交一个查询。
2. 特征提取：使用机器学习模型提取查询的特征，生成检索向量。
3. 遍历计算相似度：获取数据库中所有数据，逐一计算它们与检索向量的相似度。
4. 结果排序：根据相似度对所有结果进行排序。
5. 提取和响应：选择相似度最高的几个结果，根据它们的元信息提取实际资源，最后将结果列表响应给客户端。
这个过程在面对大量数据时可能变得复杂、繁重且性能低下。
向量数据库的优势
为了解决传统关系型数据库在处理高维度、复杂向量数据时的效率和性能问题，向量数据库被设计出来。
向量数据库专门用于存储和查询由机器学习模型生成的向量数据，在存储、更新和查询方面提供了独特的优势。
它的核心优势在于：
1. 集成机器学习模型：向量数据库内置了常用的机器学习模型，能够自动处理和转换数据。
2. 优化数据检索流程：通过特定的数据结构和算法优化了向量数据的存储和检索过程。
3. 简化查询操作：用户可以通过编写简单的SQL语句来执行复杂的数据检索任务，大大简化了数据处理流程。
向量数据库存储和更新
1. 高效存储结构：向量数据库采用了专门为高维向量数据设计的存储结构，如倒排索引、树结构等，这些结构优化了数据的存储和检索效率。
2. 内置模型支持：与传统数据库不同，向量数据库通常集成了机器学习模型，这些模型可以在数据入库时自动提取和更新数据的特征向量。
向量数据库查询和检索
1. 近似最近邻搜索（ANN搜索）：向量数据库利用近似最近邻搜索算法，能快速找到与查询向量最相似的数据项。这比传统数据库中的全表扫描要高效得多，特别是在处理大规模数据集时。
2. 相似度度量：向量数据库支持多种相似度度量方法，如余弦相似度或欧几里得距离，使其能够准确地找到与查询条件匹配的数据。
3. 优化的查询性能：通过使用特定的索引和数据结构，向量数据库能够在高维空间中快速定位和检索数据，大幅提高查询性能。
向量数据库底层支持
1. 数据结构和算法：向量数据库底层采用了高效的数据结构和算法，如 KD 树、球树或局部敏感哈希（LSH），以支持快速的数据检索和高效的存储管理。
2. 并行处理和分布式架构：为了处理大规模数据集，许多向量数据库采用了并行处理和分布式架构，使得数据的存储和检索可以在多个节点上同时进行，提高了系统的扩展性和容错性。
总的来说，向量数据库相较于传统数据库，在处理复杂和高维度的向量数据方面展现出显著的优势。它们不仅在数据存储和更新方面更加高效，而且在执行复杂的数据查询和检索任务时提供了更高的性能。这使得向量数据库成为机器学习和大数据应用的理想选择。
流行的向量数据库
一些流行的向量数据库，如 Pinecone, Weviate, Milvus, Vespa 。
实际应用
向量数据在现代数据处理和机器学习应用中扮演着重要角色。
其核心目的是利用数据的相关性，实现资源的最大化利用，并确保高效、准确的匹配和检索。
实现资源的最大化利用
向量数据通过将复杂信息转换为数值向量，允许在高维空间中进行有效的相似度匹配。这种方法在处理大量数据，尤其是非结构化数据（如文本、图像和音频）时尤为重要。
从推荐系统到图像和文本检索，向量数据使得相关性搜索变得更加精确和高效。
方便的技术栈集成
在数据量不是极其庞大的情况下，现有的技术栈也可以方便地集成向量数据处理功能。例如，Elasticsearch (ES) 和 PostgreSQL 都提供了支持向量数据处理的插件。
ES 提供了向量字段类型和相关的函数，使得可以在 ES 中存储和搜索向量数据，非常适合用于全文搜索和复杂查询场景。
PostgreSQL 通过外部扩展如 PGroonga 和 ZomboDB，支持全文搜索和向量数据查询，使其成为一个多功能的数据库解决方案。
通过这些插件，现有的技术栈可以无缝地融入 AI 检索的功能。这意味着企业和开发者可以在不更换现有基础设施的情况下，引入先进的数据处理和检索能力。
举例来说，一个电子商务网站可以通过集成这些向量处理插件，提升其产品推荐引擎的准确度，或者在一个大型文档库中实现更高效的文本搜索。
向量数据的实际应用不仅局限于大型、复杂的系统，即使是中小规模的数据集合，也可以通过集成到现有技术栈中的相应插件来实现高效的AI检索。这种集成策略为各种规模的项目和企业提供了灵活、高效的数据处理方案。