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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)
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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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