向量数据库 101

有效地存储和访问数据是一个迫在眉睫的问题。向量数据库已成为数据管理和人工智能应用领域的关键技术，在现代计算中发挥着重要作用。与传统的关联数据库不同，向量数据库旨在有效地处理和检索复杂数据类型（如图像、视频和音频）的向量嵌入。这使得它们特别适合高级搜索功能和人工智能驱动的數據分析。但什么是向量嵌入，它们为什么如此有用，以及何时应该使用向量数据库？

什么是向量数据库？

传统上，当人们想到“数据”时，他们会想到电子表格和图表。这就是我们现在称之为结构化数据的东西，它只占我们现在可以访问的数据的一小部分。这种类型的数据非常适合传统的数据库。但是所有非结构化数据，比如图像和博客文章，这些数据没有整齐的列和行表格，如何才能最好地存储这些数据？

向量数据库是一种专门为此目的而设计的数据库：它不仅存储图像和博客文章等非结构化数据，还存储这些项目的向量嵌入。通过一个称为向量化的过程，我们可以将复杂的高维非结构化数据转换为低维数值形式，该形式捕捉数据的本质，然后存储每个向量。这些向量嵌入捕捉了它们所代表的任何数据片段的大量信息。向量化过程还会规范化您的数据，这意味着您存储的每个向量将具有相同的维数。

它们在处理大型数据集方面的能力，提供快速准确的向量搜索，以及与现有技术的集成，使它们成为希望利用人工智能力量的企业和研究人员的基石。

向量数据库的工作原理

向量数据库旨在存储向量数据。但向量数据并非凭空产生的，而是通过机器学习生成的。有很多机器学习模型可以将非结构化数据转换为向量嵌入；有些是大型语言模型，用于处理文本，例如描述和博客文章，而另一些是视觉模型，用于为图像和视频创建向量嵌入。

向量数据库经过优化，可以存储这些向量，并允许用户以传统数据库无法实现的方式有效地组织、搜索和分析这些复杂信息。这些数据库使用嵌入来查找向量之间的相似性，进而为相似性搜索提供支持，该搜索针对正在存储的向量。我们有很多方法可以计算这种相似性，例如欧几里得距离和余弦相似性。每种测量相似性的方法都捕捉到一些不同的东西，哪种方法最适合特定问题将取决于所使用的模型和嵌入。

例如，图像的向量嵌入可以包含有关所用颜色的信息，图像的线条是柔和还是硬朗，是否有明显的形状或图形，以及这些图形正在做什么的上下文。嵌入中捕捉到的这种上下文信息是模型类型及其训练数据的结果。这种上下文极大地改善了用户的搜索体验。想象一下，使用两个人跳舞的图像进行搜索，得到的结果是两个人并排游泳的鱼的图像，因为像素的颜色非常接近。这可能不是最理想的搜索结果。相反，使用向量搜索可以检索到两个人跳舞的图像，其中单个像素可能并不完全匹配，但整体图像更接近。

我们入门指南中的每个高维向量都存储了 768 个不同的数字，每个数字代表有关它们所描述数据的某些信息，在本例中是自行车描述的文本。向量数据库使用不同的相似性测量类型（您可以在此处阅读更多信息 {vec sim 101 也即将推出}），以确定哪些向量最接近正在搜索的向量。

了解向量数据库中的查询向量

查询向量是向量数据库功能中的一个基本概念，是这些系统提供的先进搜索功能的基石。查询向量本质上是搜索查询的向量表示，可以从任何形式的非结构化数据中推导出，例如文本描述、图像或音频片段。该向量以数值形式封装了查询的本质，使数据库能够对存储的向量执行相似性搜索，以找到最相关的结果。

当用户向向量数据库提交查询时，系统首先使用与存储数据相同的向量化过程将此查询转换为其向量表示。这确保了查询和数据库内容处于相同的维空间中，从而可以测量查询向量和数据库向量之间的相似性。然后，数据库利用欧几里得距离或余弦相似性等算法来识别和对存储的向量进行排序，其排序基于它们与查询向量的接近程度，有效地找到最匹配用户查询的数据片段。

将查询转换为向量并搜索类似项目的能力使得向量数据库成为广泛应用的强大工具，从个性化的推荐系统到复杂的內容检索和 NLP 任务。查询向量允许这些数据库理解和解释搜索查询的细微差别和上下文，与传统的基于关键词的搜索方法相比，可以获得更准确、更相关的搜索结果。

用例

向量数据库因其在支持人工智能应用的开发和部署中的关键作用而声名鹊起。随着这些应用程序变得更加复杂，对可以处理复杂查询和大量数据的有效数据存储和检索系统的需求变得至关重要。向量数据库凭借其有效存储和管理高维向量数据的优势，正日益被认为是人工智能驱动的技术的必要基础设施组件。

由于向量数据库具有独特的能力，可以高效地管理和搜索高维数据，因此它们在各个行业的各种应用程序中都发挥着关键作用。

主要用例包括

推荐系统

推荐系统利用向量数据库来了解用户偏好和內容特征，在电子商务、流媒体服务和社交媒体平台上提供个性化建议。

**图像和视频检索**: 向量数据库通过比较代表图像或视频帧的向量之间的相似性，能够快速准确地搜索视觉內容，这对数字图书馆、库存图像网站和监控系统至关重要。

**自然语言处理 (NLP)**: 向量数据库通过将文本存储和搜索为向量来捕捉上下文相似性，从而支持 NLP 应用程序，例如语义搜索、聊天机器人和语言翻译服务。

**欺诈检测和安全**: 通过实时分析行为模式并检测异常，向量数据库有助于识别欺诈性交易和潜在的安全漏洞，从而提高在线系统的安全性。

**生物识别**: 向量数据库在生物识别系统中的使用，例如面部识别和指纹识别，允许快速准确地匹配生物识别数据，以用于安全和身份验证目的。

向量数据库的未来

向量数据库的未来与生成式 AI的快速发展密切相关，有望在数据管理、搜索和利用方面带来变革性的改变。随着生成式 AI 技术的发展，它们正在产生越来越多的复杂、高维数据，从合成图像到自然语言结构。在这种情况下，向量数据库将变得更加重要，它们将成为有效存储和查询这些数据的支柱，以推动人工智能驱动的创新。向量数据库与生成式 AI 的集成将使更复杂、更细致的应用程序成为可能，从实时创建高度个性化的內容到开发先进的模拟和预测模型，涵盖医疗保健、娱乐和自主系统等行业。这种协同作用预计将突破现有界限，使数据比以往任何时候都更易获取、更易理解和更易于操作，并为人工智能和数据技术领域的下一波突破奠定基础。

其他资源

要开始使用向量数据库，请查看我们的入门指南这里，看看存储向量嵌入并开始对它们进行向量搜索是多么容易。