［谷歌最新白皮书］嵌入与向量存储：打开AI多模态数据处理的钥匙

文章摘要

本文深入探讨嵌入技术与向量数据库在现代机器学习中的核心作用。嵌入将文本、图像、音频等异构数据转换为统一的向量表示，实现高效的语义搜索和检索。文章详细介绍了嵌入的原理、类型、向量搜索技术及实际应用场景，特别强调了在检索增强生成(RAG)等前沿应用中的价值。

原文pdf：https://t.zsxq.com/Mb6B8

---

一、引言：为什么嵌入技术如此重要？

在当今机器学习领域，我们面对的数据形态日益多样化------图像、文本、音频、视频等各种模态的数据层出不穷。如何有效地处理和利用这些异构数据，成为了AI应用能否成功的关键。嵌入技术(Embeddings)正是解决这一难题的核心方案。

1.1 什么是嵌入？

嵌入本质上是将真实世界数据（如文本、语音、图像或视频）转换为数值表示的技术。这些数值表示以低维向量的形式呈现，其中两个向量在向量空间中的几何距离反映了它们所代表的真实世界对象之间的关系。换句话说，嵌入技术不仅为不同类型的数据提供了紧凑的表示方式，还能让我们在数值尺度上比较两个不同数据对象的相似性或差异性。

举个例子：单词"computer"（计算机）与电脑图片的语义相似，也与单词"laptop"（笔记本电脑）相似，但与单词"car"（汽车）不相似。这种低维数值表示显著提升了大规模数据处理和存储的效率，它作为原始数据的有损压缩手段，同时保留了数据的重要属性。

1.2 嵌入技术的核心价值

嵌入技术的一个关键应用场景是检索和推荐系统，这类系统通常需要在海量搜索空间中进行查询。以Google搜索为例，它需要在整个互联网这个庞大的搜索空间中进行检索。当今检索和推荐系统的成功依赖于以下三个要素：

1. 预计算海量项目的嵌入表示

   ：为搜索空间中的数十亿个项目预先计算嵌入向量

2. 查询映射

   ：将查询嵌入映射到相同的嵌入空间

3. 高效检索

   ：高效计算并检索查询嵌入在搜索空间中的最近邻

1.3 多模态数据处理的利器

嵌入技术在多模态处理方面表现尤为突出。大多数应用需要处理各种模态的海量数据：文本、语音、图像和视频等。由于每个实体或对象都以其独特的格式表示，将这些对象投影到既紧凑又信息丰富的统一向量空间中极具挑战性。理想的表示方式应该尽可能捕获原始对象的特征。

理想情况下，嵌入的创建方式应该让具有相似语义属性的对象在嵌入空间（可以投影项目的低维向量空间）中更加接近。随后，这些嵌入可以作为压缩且有意义的输入用于下游应用，例如用作机器学习模型的特征、推荐系统、搜索引擎等。因此，数据不仅获得了紧凑的数值表示，这种表示还为特定任务或跨各种任务保留了语义含义。这些表示是任务特定的，意味着您可以为同一对象生成不同的嵌入，针对手头的任务进行优化。

---

二、嵌入的类型与技术实现

嵌入技术旨在获得原始数据的低维表示，同时保留大部分"关键信息"。嵌入所表示的数据类型可以有多种不同形式。以下将介绍一些针对不同数据类型（包括文本和图像）的标准技术。

2.1 文本嵌入技术

文本嵌入在自然语言处理(NLP)中被广泛使用，常用于在机器学习中嵌入自然语言的含义，以便在各种下游应用中进行处理，如文本生成、分类、情感分析等。这些嵌入大致分为两类：词元/单词嵌入和文档嵌入。

2.1.1 从文本到嵌入的完整流程

在深入研究这些类别之前，理解文本的整个生命周期至关重要------从用户输入到转换为嵌入的过程。

整个过程始于输入字符串，它会被分割成更小的有意义的片段，称为词元(tokens)。这个过程称为分词(tokenization)。通常，这些词元可以是词片段、字符、单词、数字和标点符号，使用众多现有分词技术中的一种。字符串分词后，每个词元会被分配一个唯一的整数值。

2.1.2 词元/单词嵌入

词元嵌入是将单个词元映射到密集向量表示的技术。经典的词嵌入方法包括：

• Word2Vec

  ：通过预测上下文单词或目标单词来学习词向量

• GloVe

  ：基于全局词共现统计的嵌入方法

• FastText

  ：考虑子词信息的嵌入技术

2.1.3 文档嵌入

文档嵌入将整个文档或句子映射到向量空间。现代方法包括：

• BERT及其变体

  ：基于Transformer架构的上下文感知嵌入

• Sentence-BERT

  ：专门针对句子级别的嵌入优化

• Doc2Vec

  ：文档级别的向量表示

2.2 图像嵌入技术

图像嵌入使用深度学习模型将图像转换为向量表示。常用的技术包括：

• 卷积神经网络(CNN)

  ：如ResNet、VGG等预训练模型的特征提取层

• Vision Transformer(ViT)

  ：基于注意力机制的图像编码器

• CLIP

  ：联合训练的图像-文本嵌入模型，实现跨模态语义对齐

2.3 多模态嵌入

多模态嵌入技术旨在将不同模态的数据映射到统一的向量空间中，使得不同类型的数据可以直接进行语义比较。这对于实现跨模态检索、多模态问答等应用至关重要。

---

三、向量搜索：超越关键词匹配的语义检索

多年来，全文关键词搜索一直是现代IT系统的支柱。全文搜索引擎和数据库（关系型和非关系型）通常依赖于显式关键词匹配。例如，如果您搜索"cappuccino"（卡布奇诺），搜索引擎或数据库会返回标签或文本描述中提到确切查询的所有文档。然而，如果关键词拼写错误或使用不同措辞的文本描述，传统关键词搜索会返回不正确的结果或无结果。

3.1 向量搜索的优势

虽然存在能够容忍拼写错误和其他排版错误的传统方法，但它们仍然无法找到与查询具有最接近底层语义含义的结果。这正是向量搜索的强大之处：它使用文档的向量或嵌入语义表示。

向量搜索让您能够超越搜索精确的查询字面量，允许您跨各种数据模态搜索含义，从而提供更细致的结果。在拥有可以计算各种项目嵌入的函数后，您需要：

1. 计算项目嵌入

   ：计算感兴趣项目的嵌入并将其存储在数据库中

2. 查询嵌入

   ：将传入查询嵌入到与项目相同的向量空间中

3. 相似度匹配

   ：找到查询的最佳匹配，这类似于在整个可搜索向量集合中找到最"相似"的匹配

向量之间的相似度可以使用欧几里得距离、余弦相似度或点积等指标来计算。

3.2 近似最近邻(ANN)搜索算法

在处理大规模向量数据时，精确的最近邻搜索计算成本过高。近似最近邻搜索算法在速度和准确性之间提供了良好的权衡。主流算法包括：

• ScaNN (Scalable Nearest Neighbors)

  ：Google开发的高性能ANN搜索算法

• FAISS (Facebook AI Similarity Search)

  ：Meta开发的高效相似度搜索库

• LSH (Locality-Sensitive Hashing)

  ：基于哈希的近似搜索方法

• KD-Tree和Ball-tree

  ：基于树结构的空间分割算法

这些最先进的(SOTA)和传统的ANN搜索算法提供了出色的速度/准确性权衡。然而，要使用这些算法，需要以可扩展、安全且生产就绪的方式部署它们，这就需要向量数据库。

---

四、向量数据库：生产级嵌入管理方案

向量嵌入体现了数据的语义含义，而向量搜索算法提供了高效查询它们的方法。历史上，传统数据库缺乏将语义含义和高效查询结合起来的手段，无法以安全、可扩展和灵活的方式存储、查询和检索最相关的嵌入，用于复杂分析和实时企业级应用。这就是向量数据库兴起的原因，它们从零开始构建，专门用于管理生产场景中的这些嵌入。

4.1 向量数据库的核心功能

由于生成式AI近期的流行，越来越多的传统数据库也开始集成向量搜索功能，除了传统搜索之外还支持"混合搜索"功能。一个简单的向量数据库工作流程通常包括以下功能：

1. 高效存储

   ：专为高维向量优化的存储结构

2. 快速检索

   ：支持毫秒级的相似度搜索

3. 可扩展性

   ：能够处理数十亿级别的向量数据

4. 实时更新

   ：支持动态添加、更新和删除向量

5. 混合搜索

   ：结合向量搜索和传统关键词搜索

6. 元数据过滤

   ：支持基于业务规则的过滤查询

4.2 主流向量数据库解决方案

当前市场上主要的向量数据库产品包括：

• 专用向量数据库

  ：Pinecone、Weaviate、Milvus、Qdrant等

• 传统数据库的向量扩展

  ：PostgreSQL with pgvector、Elasticsearch、MongoDB等

• 云服务提供商方案

  ：Google Cloud Vertex AI Vector Search、AWS OpenSearch、Azure Cognitive Search等

4.3 选择向量数据库的考量因素

在为生产环境选择向量数据库时，需要考虑以下因素：

• 性能指标

  ：查询延迟、吞吐量、召回率

• 扩展能力

  ：数据规模、并发查询数

• 成本效益

  ：存储成本、计算成本、运维成本

• 集成便利性

  ：与现有技术栈的兼容性

• 安全合规

  ：数据加密、访问控制、审计日志

• 运维复杂度

  ：部署难度、监控能力、故障恢复

---

五、实际应用：检索增强生成(RAG)

检索增强生成(Retrieval Augmented Generation, RAG)用于问答系统，是一种结合检索和生成两方面优势的技术。它首先从知识库中检索相关文档，然后使用提示扩展从这些文档中生成答案。提示扩展是一种与数据库搜索结合时非常强大的技术。

5.1 RAG的工作原理

通过提示扩展，模型从数据库中检索相关信息（主要使用语义搜索和业务规则的组合），并用检索到的信息扩充原始提示。模型使用这个扩充后的提示生成比单独使用检索或生成更有趣、更真实、更富信息性的内容。

5.2 解决大语言模型的幻觉问题

RAG可以帮助解决大语言模型(LLM)的一个常见问题：它们倾向于"幻觉"并生成事实上不正确但听起来合理的响应。虽然RAG可以减少幻觉，但不能完全消除它们。进一步缓解这个问题的方法是同时返回检索来源，并通过人工或LLM进行快速一致性检查。这确保了LLM响应与语义相关的来源保持一致。

5.3 基于来源的问答实现

让我们看一个带来源的RAG示例，它可以使用Vertex AI LLM文本嵌入和Vertex AI向量搜索结合langchain等库来可扩展地实现。

5.4 RAG的典型应用场景

• 企业知识问答

  ：基于内部文档库回答员工问题

• 客户服务智能助手

  ：结合产品文档提供精准客服

• 研究助手

  ：从学术文献中提取和综合信息

• 法律文档分析

  ：基于法律条文和案例进行法律咨询

• 医疗诊断辅助

  ：结合医学文献提供诊疗建议

六、最佳实践与部署建议

6.1 嵌入模型选择策略

• 领域适配性

  ：选择在目标领域预训练的模型

• 多语言支持

  ：考虑是否需要跨语言能力

• 维度权衡

  ：平衡向量维度和性能需求

• 更新频率

  ：关注模型的持续更新和改进

6.2 生产环境部署要点

1. 性能优化

   • 批量处理嵌入计算

   • 使用GPU加速推理

   • 实施缓存策略

2. 监控与运维

   • 建立查询性能监控

   • 跟踪召回率和精确度

   • 设置告警机制

3. 数据管理

   • 定期更新向量索引

   • 实施数据版

在实际部署中，成本控制是不可忽视的因素：

• 分层存储

  ：根据访问频率将热数据和冷数据分开存储

• 按需扩展

  ：采用自动扩缩容机制，根据实际负载动态调整资源

• 索引优化

  ：选择合适的索引类型和参数，平衡存储空间和查询性能

• 批处理优化

  ：合并多个小请求，减少网络开销

6.4 安全与合规考虑

企业级应用必须重视数据安全：

• 数据加密

  ：传输加密和静态数据加密

• 访问控制

  ：细粒度的权限管理

• 审计日志

  ：完整记录所有操作

• 合规认证

  ：满足GDPR、HIPAA等法规要求

七、未来展望与技术趋势

7.1 嵌入技术的演进方向

嵌入技术正朝着以下方向发展：

1. 更高效的压缩算法

   ：在保持语义信息的同时进一步降低向量维度

2. 自适应嵌入

   ：根据具体任务和上下文动态调整嵌入表示

3. 多模态融合深化

   ：实现更精准的跨模态语义对齐

4. 少样本学习能力

   ：使用更少的训练数据生成高质量嵌入

5. 可解释性增强

   ：让嵌入的每个维度具有明确的语义含义

7.2 向量数据库的技术革新

向量数据库领域正经历快速创新：

• 硬件加速

  ：利用专用AI芯片和GPU提升检索性能

• 分布式架构

  ：支持PB级数据规模的横向扩展

• 实时流处理

  ：实现向量数据的流式更新和查询

• 智能索引

  ：自动选择最优索引策略

• 边缘计算支持

  ：在边缘设备上部署轻量级向量搜索

八、总结与实践落地建议

嵌入与向量数据库并不是孤立存在的单点技术，而是贯穿数据采集、表示、存储、检索再到生成式应用全链路的基础设施。 它们共同完成了这样一条路径：

原始的多模态数据 → 统一的语义向量表示 → 高效的向量检索 → 驱动RAG等上层智能应用。

回顾全文，可以概括出几个关键结论：

1. 嵌入是语义层面的"通用接口"

   无论是文本、图像还是音频，核心都是将其映射到低维向量空间，用几百到几千维的浮点数刻画"语义距离"，既实现了有损压缩，又保留了对下游任务最重要的特征。 这种表示既可以用于检索、推荐，也可以作为各种模型的输入特征。

2. 向量搜索让系统从"字符匹配"走向"语义匹配"

   传统关键词检索更多停留在字面层面，一旦存在拼写差异、同义表达就容易失效；基于嵌入的向量搜索则直接在语义空间里寻找"最近邻"，在海量数据中快速发现"最像的那几个"，是现代推荐、搜索和个性化系统的基础能力。

3. 向量数据库是把技术变成生产力的关键环节

   单有嵌入和ANN算法还不足以支撑真实业务，它们必须被封装在一个可扩展、安全、可运维的向量数据库中，才能支撑数十亿级向量的存储与毫秒级检索，并与元数据过滤、权限控制、日志审计等企业级能力集成。

4. RAG是"嵌入 + 向量库"最具代表性的应用形态

   通过"先检索、后生成"，RAG把大模型的语言生成能力与企业自身知识库绑定在一起，显著缓解幻觉、提升答案可追溯性，并天然适配企业知识问答、客服、法律合规、医疗辅助等场景。 它本质上是"嵌入表示 + 语义检索 + 上下文增强"的工程化组合。

5. 要跑在生产上，工程与治理和算法同等重要

   模型选择、向量维度与性能的权衡、索引结构与ANN算法的组合，只是设计的一部分。 真正的难点往往在于：如何持续监控效果、进行成本优化（存储分层、按需扩缩容、批量计算）、如何做数据版本管理、备份恢复、安全合规等。这些决定了一个向量系统能否长期稳定运行于生产环境。

面向未来，嵌入模型会继续向更高质量、更少样本、更强多模态、更易解释 的方向演进；向量数据库则会在硬件加速、分布式扩展、智能索引和边缘部署等方面持续迭代。 对企业和开发者来说，更现实的下一步是：

• 从一个小而清晰的业务场景入手，例如内部知识问答或客服质检；

• 选定合适的嵌入模型和向量数据库，搭建最小可行RAG或语义搜索原型；

• 用真实业务数据不断迭代评估指标（召回率、精确率、用户满意度、成本），再逐步扩展到更多数据域和更多模态。

欢迎加入「知识图谱增强大模型产学研」知识星球，获取最新产学研相关"知识图谱+大模型"相关论文、政府企业落地案例、避坑指南、电子书、文章等，行业重点是医疗护理、医药大健康、工业能源制造领域，也会跟踪AI4S科学研究相关内容，以及Palantir、OpenAI、微软、Writer、Glean、OpenEvidence等相关公司进展。