矢量(向量)数据库

迷南。 2024-05-23 22:19 84阅读 0赞

## 矢量(向量)数据库 ##

### **什么是矢量数据库？** ###

*  在人工智能领域，大量的数据需要有效的分析和处理。随着我们深入研究更高级的人工智能应用，如图像识别、语音搜索或推荐引擎，数据的性质变得更加复杂。这就是矢量数据库发挥作用的地方。与存储标量值的传统数据库不同，矢量数据库专门设计用于处理多维数据点(通常称为矢量)。这些向量表示多个维度的数据，可以被认为是指向空间中特定方向和大小的箭头。
 *  随着数字时代将我们推进到一个以人工智能和机器学习为主导的时代，矢量数据库已经成为存储、搜索和分析高维数据矢量的不可或缺的工具。本博客旨在全面了解矢量数据库，它们在人工智能中日益增长的重要性，并深入研究 2023 年可用的最佳矢量数据库。
 *  ![The landscape of vector databases][]
 *  矢量数据库是一种特殊的数据库，它以多维向量的形式保存信息，代表某些特征或品质。
 *  根据数据的复杂性和细节，每个向量的维数变化很大，从几个到几千个不等。这些数据可能包括文本、图像、音频和视频，使用各种过程(如机器学习模型、词嵌入或特征提取技术)将其转换为向量。
 *  矢量数据库的主要优点是它能够根据数据的矢量接近度或相似性快速准确地定位和检索数据。这允许基于语义或上下文相关性的搜索，而不是像传统数据库那样仅仅依赖于精确匹配或设置标准。
 *  例如，使用矢量数据库，您可以：
 *  根据旋律和节奏搜索与特定曲调产生共鸣的歌曲。  
    发现在主题和角度上与另一篇特定文章一致的文章。  
    识别反映特定设备的特征和评论的小工具。
 *  ![Vectors need a new kind of database][]

#### **矢量数据库如何工作？** ####

*  传统数据库以表格格式存储简单的数据，如单词和数字。然而，矢量数据库处理称为矢量的复杂数据，并使用独特的搜索方法。
 *  常规数据库搜索精确的数据匹配，而矢量数据库使用特定的相似性度量来查找最接近的匹配。
 *  矢量数据库使用称为“近似最近邻”(ANN)搜索的特殊搜索技术，其中包括哈希和基于图的搜索等方法。
 *  要真正理解矢量数据库是如何工作的，以及它与传统的关系数据库(如SQL)有何不同，我们必须首先理解嵌入的概念。
 *  非结构化数据(如文本、图像和音频)缺乏预定义的格式，这给传统数据库带来了挑战。为了在人工智能和机器学习应用中利用这些数据，我们使用嵌入将其转换为数字表示。
 *  嵌入就像给每一个项目，无论是一个词，图像，或其他东西，一个独特的代码，捕捉其意义或本质。这段代码帮助计算机以更有效和更有意义的方式理解和比较这些项目。你可以把它看作是把一本复杂的书变成一个简短的总结，但仍然抓住了要点。
 *  这种嵌入过程通常使用为该任务设计的一种特殊的神经网络来实现。例如，单词嵌入将单词转换为向量，这样具有相似含义的单词在向量空间中更接近。
 *  这种转换允许算法理解项目之间的关系和相似性。
 *  从本质上讲，嵌入作为一个桥梁，将非数字数据转换为机器学习模型可以使用的形式，使它们能够更有效地识别数据中的模式和关系。
 *  ![Embeddings uses deep learning model to convert unstructured data into vectors][]

### **矢量数据库示例** ###

*  ![Use-cases of vector database in LLM applications][]
 *  矢量数据库以其独特的功能，由于其在实现“相似性搜索”方面的效率，正在众多行业中开拓市场。下面是对它们不同应用的深入研究:

#### 提升零售体验 ####

*  在熙熙攘攘的零售业，矢量数据库正在重塑消费者的购物方式。它们能够创建先进的推荐系统，策划个性化的购物体验。例如，在线购物者不仅可以根据过去的购买情况收到产品建议，还可以通过分析产品属性、用户行为和偏好的相似性来收到产品建议。

#### 财务数据分析 ####

*  金融领域充斥着错综复杂的模式和趋势。矢量数据库擅长分析这种密集的数据，帮助金融分析师发现对投资策略至关重要的模式。通过识别细微的相似或差异，他们可以预测市场走势，并制定更明智的投资蓝图。

#### 医疗保健 ####

*  在医疗保健领域，个性化至关重要。通过分析基因组序列，载体数据库可以实现更有针对性的医疗，确保医疗解决方案与个体基因组成更紧密地结合在一起。

#### 增强自然语言处理 （NLP） 应用程序 ####

*  数字世界正在见证聊天机器人和虚拟助手的激增。这些人工智能驱动的实体严重依赖于对人类语言的理解。通过将大量文本数据转换为向量，这些系统可以更准确地理解和响应人类的查询。例如，像 Talkmap 这样的公司利用实时的自然语言理解，使客户与代理之间的互动更加顺畅。

#### 媒体分析 ####

*  从医学扫描到监控录像，准确比较和理解图像的能力至关重要。矢量数据库通过关注图像的基本特征，过滤掉噪声和失真，简化了这一点。例如，在交通管理中，可以快速分析视频馈送的图像，以优化交通流量，提高公共安全。

#### 异常检测 ####

*  发现异常值和发现相似点一样重要。特别是在金融和安全等领域，检测异常可能意味着防止欺诈或先发制人，防止潜在的安全漏洞。矢量数据库在这一领域提供了增强的功能，使检测过程更快、更精确。

### **一个好的矢量数据库的特点** ###

*  矢量数据库已经成为导航大量非结构化数据(如图像、视频和文本)的强大工具，而无需严重依赖人工生成的标签或标记。当与先进的机器学习模型相结合时，它们的能力有可能彻底改变从电子商务到制药等众多行业。以下是一些使矢量数据库改变游戏规则的突出特性：

#### 可扩展性和适应性 ####

*  强大的矢量数据库可确保随着数据的增长（达到数百万甚至数十亿个元素），它可以毫不费力地跨多个节点进行扩展。最好的矢量数据库具有适应性，允许用户根据插入率、查询率和底层硬件的变化来调整系统。

#### 多用户支持和数据隐私 ####

*  容纳多个用户是数据库的标准期望。但是，仅仅为每个用户创建一个新的向量数据库是没有效率的。矢量数据库优先考虑数据隔离，确保对一个数据集合所做的任何更改对其余数据集合都看不到，除非所有者有意共享。这不仅支持多租户，还确保了数据的隐私和安全。

#### 全面的 API 套件 ####

*  一个真正有效的数据库提供了一整套的 API 和 SDK。这确保了系统可以与不同的应用程序进行交互，并且可以有效地进行管理。领先的向量数据库，如 Pinecone，提供 Python、Node、Go、Java 等多种编程语言的 SDK，确保开发和管理的灵活性。

#### 用户友好的界面 ####

*  为了减少与新技术相关的陡峭学习曲线，矢量数据库中的用户友好界面发挥着关键作用。这些界面提供了视觉概览、轻松导航和对功能的可访问性，否则这些功能可能会保持模糊。

### **2023 年 5 个最佳矢量数据库** ###

#### Chroma ####

*  ![Building LLM Apps using ChromaDB][]
 *  Chroma 是开源嵌入数据库。Chroma 通过为 LLM 提供可插入的知识、事实和技能，使构建 LLM 应用程序变得容易。
 *  主要特点：
 *  功能丰富：查询、过滤、密度估计和许多其他功能
 *  LangChain支持 LangChain（Python 和 JavScript）、LlamaIndex
 *  在 Python notebook 中运行的同一 API 可扩展到生产群集

#### Pinecone ####

*  ![Pinecone vector database][]
 *  Pinecone 是一个托管的矢量数据库平台，专为应对与高维数据相关的独特挑战而构建。Pinecone 配备了尖端的索引和搜索功能，使数据工程师和数据科学家能够构建和实施大规模机器学习应用程序，以有效处理和分析高维数据。Pinecone的主要特点包括：
    
     *  完全托管的服务
     *  高度可扩展
     *  实时数据摄取
     *  低延迟搜索
     *  与 LangChain 集成

##### Weaviate #####

*  ![Weaviate vector database architecture][]
 *  Weaviate 是一个开源的矢量数据库。它允许您存储来自您喜欢的 ML 模型的数据对象和向量嵌入，并无缝扩展到数十亿个数据对象。Weaviate 的一些主要特点是：
    
     *  速度：Weaviate 可以在短短几毫秒内从数百万个对象中快速搜索出 10 个最近的邻居。
     *  灵活性：使用 Weaviate，您可以在导入过程中对数据进行矢量化，也可以利用与 OpenAI、Cohere、HuggingFace 等平台集成的模块上传自己的数据。
     *  生产就绪：从原型到大规模生产，Weaviate 强调可扩展性、复制性和安全性。
     *  超越搜索：除了快速向量搜索外，Weaviate 还提供推荐、摘要和神经搜索框架集成。

#### Faiss ####

*  ![Faiss is an open-source library for vector search created by Facebook][]
 *  Faiss 是一个开源库，用于快速搜索相似性和密集向量的聚类。它包含能够在不同大小的向量集中进行搜索的算法，即使是那些可能超过 RAM 容量的向量集。此外，Faiss 还提供用于评估和调整参数的辅助代码。
 *  虽然它主要用 C++ 编码，但它完全支持 Python/NumPy 集成。它的一些关键算法也可用于 GPU 执行。Faiss 的主要开发由 Meta 的基础 AI 研究小组承担。

#### Qdrant ####

*  ![Qdrant vector database][]
 *  Qdrant 是一个向量数据库，也是进行向量相似性搜索的工具。它作为 API 服务运行，支持搜索最接近的高维向量。使用 Qdrant，您可以将嵌入或神经网络编码器转换为全面的应用程序，用于匹配、搜索、提出建议等任务。以下是 Qdrant 的一些主要功能：
    
     *  通用 API: 提供 OpenAPI v3 规范和各种语言的现成客户端。
     *  速度和精度: 使用自定义 HNSW 算法进行快速准确的搜索。
     *  高级过滤: 允许根据关联的矢量有效载荷进行结果过滤。
     *  多种数据类型: 支持字符串匹配、数值范围、地理位置等。
     *  可扩展性: 具有水平扩展功能的云原生设计。
     *  效率: 内置 Rust，通过动态查询规划优化资源使用。

### **人工智能的兴起和矢量数据库的影响** ###

*  矢量数据库专门用于存储高维向量，从而实现快速准确的相似性搜索。随着人工智能模型，尤其是自然语言处理和计算机视觉领域的模型，生成和处理这些向量，对高效存储和检索系统的需求变得至关重要。这就是矢量数据库发挥作用的地方，为这些人工智能驱动的应用程序提供了一个高度优化的环境。
 *  人工智能和向量数据库之间这种关系的一个典型例子是 GPT-3 等大型语言模型 （LLM） 的出现。
 *  这些模型旨在通过处理大量数据，将它们转换为高维向量来理解和生成类似人类的文本。一个基于 GPT-3 和类似模型构建的应用程序严重依赖向量数据库来有效地管理和查询这些向量。这种依赖的原因在于这些模型处理的数据量和复杂性。例如，GPT-3 拥有 175 亿个参数，产生了大量矢量化数据，而传统数据库难以有效处理这些数据。

### **结论** ###

*  人工智能和机器学习的不断发展凸显了矢量数据库在当今以数据为中心的世界中不可或缺的地位。这些数据库具有存储、搜索和分析多维数据向量的独特能力，在为人工智能驱动的应用程序（从推荐系统到基因组分析）提供动力方面发挥了重要作用。
 *  我们最近看到了一系列令人印象深刻的载体数据库，例如 Chroma、Pinecone、Weaviate、Faiss 和 Qdrant，每个数据库都提供独特的功能和创新。随着人工智能的不断发展，矢量数据库在塑造数据检索、处理和分析的未来方面的作用无疑将越来越大，有望为各个领域提供更复杂、更高效和更个性化的解决方案。

[The landscape of vector databases]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/05/23/842cbf51e7f448fe80f02bfecbd3e2b3.png
[Vectors need a new kind of database]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/05/23/37798b823aa14f84846fb7188c6167e8.png
[Embeddings uses deep learning model to convert unstructured data into vectors]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/05/23/0086a59647e044a2b41732e4884d887f.png
[Use-cases of vector database in LLM applications]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/05/23/ddcf130a68114355ac96f070bcfe6ca4.png
[Building LLM Apps using ChromaDB]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/05/23/fec6ca7c16f14f33823ca54837aef35e.png
[Pinecone vector database]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/05/23/f74e7113a6df459c8a511b351a22c456.png
[Weaviate vector database architecture]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/05/23/4df19e36078e478297321baaf93ff58b.png
[Faiss is an open-source library for vector search created by Facebook]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/05/23/c5708b31cb004b37b9c068730f8e6e92.png
[Qdrant vector database]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/05/23/6d4c58707b6a4f44a4c44b81356eea79.png