艾體寶干貨 | 向量數(shù)據(jù)庫(kù)是如何工作的？

引導(dǎo)語(yǔ)：

隨著人工智能應(yīng)用的不斷發(fā)展和成熟，高效的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和檢索系統(tǒng)變得尤為關(guān)鍵。向量數(shù)據(jù)庫(kù)通過(guò)提供一種能夠有效管理和搜索高維向量數(shù)據(jù)的解決方案，成為了支持AI技術(shù)創(chuàng)新的基礎(chǔ)設(shè)施組件。那么，向量數(shù)據(jù)庫(kù)的檢索邏輯是什么呢？有哪些應(yīng)用場(chǎng)景？

簡(jiǎn)介：

文章介紹了向量數(shù)據(jù)庫(kù)的概念、工作原理以及它們?cè)诂F(xiàn)代計(jì)算中的重要性。向量數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)用來(lái)有效處理和檢索復(fù)雜數(shù)據(jù)類(lèi)型（如圖像、視頻和音頻）的向量嵌入，特別適合于高級(jí)搜索功能和AI驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)分析。文章還探討了生成這些向量的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，以及如何使用向量數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行高效的組織、搜索和分析。

高效存儲(chǔ)和訪問(wèn)數(shù)據(jù)是當(dāng)前亟需解決的問(wèn)題。向量數(shù)據(jù)庫(kù)在數(shù)據(jù)管理和人工智能應(yīng)用領(lǐng)域已經(jīng)成為一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，對(duì)現(xiàn)代計(jì)算起著至關(guān)重要的作用。不同于傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)，向量數(shù)據(jù)庫(kù)專(zhuān)為高效處理和檢索如圖像、視頻和音頻等復(fù)雜數(shù)據(jù)類(lèi)型的矢量嵌入而設(shè)計(jì)，特別適合于高級(jí)搜索功能和基于人工智能的數(shù)據(jù)分析。但是，矢量嵌入究竟是什么？它們?yōu)楹稳绱擞杏?？我們何時(shí)應(yīng)當(dāng)使用向量數(shù)據(jù)庫(kù)？

一、向量數(shù)據(jù)庫(kù)是什么？

通常，提到“數(shù)據(jù)”，人們首先想到的是電子表格和圖表，即所謂的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，而這只占我們可訪問(wèn)數(shù)據(jù)的一小部分。這類(lèi)數(shù)據(jù)非常適合于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)。然而，對(duì)于沒(méi)有整齊列和行的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如圖片和博客文章，應(yīng)如何存儲(chǔ)？

向量數(shù)據(jù)庫(kù)正是為了解決此問(wèn)題而設(shè)計(jì)的：它能夠存儲(chǔ)圖片、博文等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)及其矢量嵌入。通過(guò)稱(chēng)為“矢量化”的過(guò)程，我們能將復(fù)雜的高維非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成低維的數(shù)字形式，以捕捉數(shù)據(jù)的本質(zhì)并存儲(chǔ)其矢量。這些矢量嵌入包含了大量代表數(shù)據(jù)的信息。矢量化過(guò)程還實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化，意味著每個(gè)存儲(chǔ)的矢量都具有相同的維度。

向量數(shù)據(jù)庫(kù)在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集、提供快速而準(zhǔn)確的矢量搜索及與現(xiàn)有技術(shù)的集成方面表現(xiàn)出色，成為依賴(lài)人工智能的企業(yè)和研究人員的基石。

二、向量數(shù)據(jù)庫(kù)的工作原理

向量數(shù)據(jù)庫(kù)的核心功能是存儲(chǔ)矢量數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)是通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)生成的，而不是隨意創(chuàng)造出來(lái)的。多種機(jī)器學(xué)習(xí)模型能夠?qū)⒎墙Y(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成矢量嵌入，包括用于處理文本（如描述和博文）的大型語(yǔ)言模型，以及用于生成圖像和視頻矢量嵌入的視覺(jué)模型。

向量數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)存儲(chǔ)的矢量進(jìn)行了優(yōu)化處理，使得用戶(hù)可以以傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)無(wú)法比擬的方式有效地組織、搜索和分析這些復(fù)雜的信息。通過(guò)利用嵌入來(lái)確定矢量之間的相似性，這些數(shù)據(jù)庫(kù)能夠進(jìn)行相似性搜索。

計(jì)算相似性的方法有多種，包括歐氏距離和余弦相似性等，不同的測(cè)量方法可以揭示不同的特性，適用的方法取決于使用的模型和嵌入類(lèi)型。

例如，圖像的矢量嵌入可能包含顏色信息、圖像中線(xiàn)條的軟硬、是否有明顯的形狀或數(shù)字以及這些數(shù)字的上下文信息。這些由模型類(lèi)型和其訓(xùn)練數(shù)據(jù)所決定的上下文信息，能夠顯著改善搜索體驗(yàn)。假設(shè)使用一張兩人跳舞的圖片進(jìn)行搜索，理想的搜索結(jié)果應(yīng)該是與之相關(guān)的圖片，而非因顏色相近而匹配的兩條魚(yú)的圖片。矢量搜索能夠更準(zhǔn)確地檢索到內(nèi)容匹配的圖片，即使單個(gè)像素的匹配度不是最高。

在我們給出的例子（Redis as a vector database quick start guide | Redis）中，每個(gè)高維向量存儲(chǔ)了768個(gè)數(shù)字，每個(gè)數(shù)字代表其描述數(shù)據(jù)的某種信息，例如自行車(chē)的描述文本。向量數(shù)據(jù)庫(kù)通過(guò)使用不同的相似性測(cè)量方法來(lái)確定哪些向量與搜索中的向量最為接近，從而實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的搜索結(jié)果。

三、理解向量數(shù)據(jù)庫(kù)中的查詢(xún)矢量

查詢(xún)矢量是向量數(shù)據(jù)庫(kù)中的一個(gè)核心概念，它是高級(jí)搜索功能的基礎(chǔ)。查詢(xún)矢量實(shí)際上是搜索查詢(xún)的矢量表示形式，可以源自任何形式的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，例如文本描述、圖像或音頻片段。這種矢量以數(shù)字形式概述了查詢(xún)的本質(zhì)，使得數(shù)據(jù)庫(kù)能夠執(zhí)行相似性搜索，尋找與之最相關(guān)的結(jié)果。

用戶(hù)提交查詢(xún)到向量數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)，系統(tǒng)首先利用與數(shù)據(jù)存儲(chǔ)相同的矢量化過(guò)程，將查詢(xún)轉(zhuǎn)化為矢量表示。這保證了查詢(xún)與數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)容在同一維度空間內(nèi)，便于測(cè)量查詢(xún)矢量與數(shù)據(jù)庫(kù)中矢量之間的相似性。隨后，數(shù)據(jù)庫(kù)使用歐氏距離或余弦相似度等算法，根據(jù)存儲(chǔ)矢量與查詢(xún)矢量的相似度進(jìn)行排序和識(shí)別，有效地定位到與用戶(hù)查詢(xún)最為匹配的數(shù)據(jù)片段。
通

過(guò)將查詢(xún)轉(zhuǎn)化為矢量并搜索相似項(xiàng)目的能力，向量數(shù)據(jù)庫(kù)成為了廣泛應(yīng)用的有力工具，從個(gè)性化推薦系統(tǒng)到復(fù)雜的內(nèi)容檢索和自然語(yǔ)言處理（NLP）任務(wù)等。查詢(xún)矢量使得這些數(shù)據(jù)庫(kù)能夠精準(zhǔn)理解和解釋搜索查詢(xún)的細(xì)微差異及上下文，相比傳統(tǒng)基于關(guān)鍵詞的搜索方法，能提供更精確、更相關(guān)的結(jié)果。

四、用例

向量數(shù)據(jù)庫(kù)在支持人工智能應(yīng)用的開(kāi)發(fā)和部署中扮演著重要角色，隨著這些應(yīng)用變得越來(lái)越復(fù)雜，對(duì)能處理復(fù)雜查詢(xún)和海量數(shù)據(jù)的高效數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和檢索系統(tǒng)的需求日益增長(zhǎng)。向量數(shù)據(jù)庫(kù)以其處理高維矢量數(shù)據(jù)的高效性，日漸被視為人工智能驅(qū)動(dòng)技術(shù)的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施組成部分。

1、推薦系統(tǒng)

推薦系統(tǒng)通過(guò)利用向量數(shù)據(jù)庫(kù)理解用戶(hù)偏好和內(nèi)容特征，為電子商務(wù)、流媒體服務(wù)及社交媒體平臺(tái)提供定制化建議。

2、圖像與視頻檢索

在圖像與視頻檢索方面，向量數(shù)據(jù)庫(kù)能夠通過(guò)比較代表圖像或視頻幀的矢量之間的相似度，實(shí)現(xiàn)快速且精確的視覺(jué)內(nèi)容查找，對(duì)于數(shù)字圖書(shū)館、圖片庫(kù)網(wǎng)站和監(jiān)控系統(tǒng)而言至關(guān)重要。

3、自然語(yǔ)言處理（NLP）

自然語(yǔ)言處理（NLP）應(yīng)用中，向量數(shù)據(jù)庫(kù)通過(guò)存儲(chǔ)和查詢(xún)表現(xiàn)為矢量的文本數(shù)據(jù)，捕捉語(yǔ)境之間的相似性，支持語(yǔ)義搜索、聊天機(jī)器人和語(yǔ)言翻譯服務(wù)等NLP應(yīng)用。

4、欺詐檢測(cè)

在欺詐檢測(cè)與安全領(lǐng)域，向量數(shù)據(jù)庫(kù)通過(guò)分析行為模式和實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)異常行為，幫助識(shí)別欺詐交易和潛在的安全漏洞，增強(qiáng)在線(xiàn)系統(tǒng)的安全性。

5、生物識(shí)別

生物識(shí)別技術(shù)中，使用向量數(shù)據(jù)庫(kù)可以快速且準(zhǔn)確地匹配生物識(shí)別數(shù)據(jù)，如面部識(shí)別和指紋識(shí)別，實(shí)現(xiàn)安全性和身份驗(yàn)證。

五、向量數(shù)據(jù)庫(kù)的未來(lái)

對(duì)于向量數(shù)據(jù)庫(kù)的未來(lái)，其與生成式人工智能的快速發(fā)展緊密相連，預(yù)示著數(shù)據(jù)管理、搜索和應(yīng)用方式的變革。隨著人工智能生成技術(shù)的進(jìn)步，越來(lái)越多的復(fù)雜、高維數(shù)據(jù)被生成，從合成圖像到自然語(yǔ)言結(jié)構(gòu)。在此背景下，向量數(shù)據(jù)庫(kù)的重要性日益凸顯，成為高效存儲(chǔ)和查詢(xún)這些數(shù)據(jù)的關(guān)鍵技術(shù)，為人工智能驅(qū)動(dòng)的創(chuàng)新提供動(dòng)力。向量數(shù)據(jù)庫(kù)與生成式人工智能的融合，將推動(dòng)更為復(fù)雜、精細(xì)的應(yīng)用發(fā)展，從實(shí)時(shí)生成高度個(gè)性化內(nèi)容到開(kāi)發(fā)先進(jìn)的模擬和預(yù)測(cè)模型，覆蓋醫(yī)療保健、娛樂(lè)和自主系統(tǒng)等多個(gè)領(lǐng)域。這種協(xié)同作用預(yù)計(jì)將打破現(xiàn)有界限，使數(shù)據(jù)更加易于訪問(wèn)、解釋和操作，為人工智能與數(shù)據(jù)技術(shù)的下一輪突破奠定基礎(chǔ)。

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