向量数据库简单解析！（嵌入和索引）

Table of Contents

1. 为什么需要向量数据库（Why Vector Databases Matter）
2. 什么是向量数据库（What Are Vector Databases）
3. 向量嵌入（Vector Embeddings）
   • 算法生成的向量嵌入（Algorithm-generated Vector Embeddings）
   • 向量嵌入的作用（Benefits of Vector Embeddings）
4. 索引和搜索（Indexing and Searching）
   • 向量索引（Vector Indexing）
   • 最近邻搜索（Nearest Neighbor Search）
5. 向量数据库的应用（Applications of Vector Databases）
   • 增强语言模型的长期记忆（Enhancing Long-term Memory of Language Models）
   • 语义搜索（Semantic Search）
   • 相似性搜索（Similarity Search）
   • 排名和推荐引擎（Ranking and Recommendation Engine）
6. 向量数据库选项（Options for Vector Databases）
   • Pinecone
   • vv8
   • Chroma
   • Redis
   • Cool
   • TransMilvis
   • Vespa AI
7. 总结（Summary）

为什么需要向量数据库（Why Vector Databases Matter）

在AI时代，随着公司筹集数亿美元来构建向量数据库以及人们将其称为新型数据库，向量数据库日益受到关注。然而，并非所有项目都需要这种过度解决方案，使用传统数据库甚至仅使用NumPy ND数组可能已经足够。尽管如此，向量数据库仍然是极其引人入胜的，尤其当你想要为类似GPT-4这样的大型语言模型提供长期记忆时。在本文中，我将以非常适合初学者的方式解释什么是向量数据库以及它们的工作原理。我们将探讨一些使用案例，并简要介绍一些可供选择的选项。

什么是向量数据库（What Are Vector Databases）

向量数据库是用于快速检索和相似性搜索的向量嵌入存储和索引系统。它首先使用智能算法计算所谓的向量嵌入。向量嵌入是一串数字，以不同方式表示数据。例如，你可以为单个词、整个句子或图像计算嵌入。这样，我们就得到了计算机可以理解的数值数据。使用向量，我们可以通过计算距离和进行最近邻搜索来找到相似向量。尽管此处只显示了二维情况，但实际上向量可以拥有数百个维度。然而，仅存储向量数据并不足够，因为在数千个向量上执行查询，基于距离度量进行搜索将极其缓慢。因此，这些向量还需要进行索引，从而加快搜索过程。

向量嵌入（Vector Embeddings）

算法生成的向量嵌入（Algorithm-generated Vector Embeddings）

向量嵌入是由机器学习模型生成的，使用巧妙的算法进行计算。通过向量嵌入，我们可以为各种数据类型创建数字表示。例如，文本数据可以通过将单词、句子或段落嵌入为向量来进行处理，图像和音频数据也可以嵌入为向量。这样，我们可以通过向量之间的距离和相似性来比较和搜索不同的数据元素。

向量嵌入的作用（Benefits of Vector Embeddings）

向量嵌入具有以下优势：

1. 语义关联性：向量嵌入允许我们通过计算向量之间的距离来度量语义关联性。这意味着我们可以找到在意义或上下文上与查询相似的结果，而不仅仅是精确匹配。
2. 尺度不变性：向量嵌入具有尺度不变性，即通过改变数据的缩放不会改变其嵌入值。这使得我们能够处理不同尺度和大小的数据，而不影响它们的相似性度量。
3. 降维：通过使用向量嵌入，我们可以将高维数据降低到低维空间，以便更轻松地进行相似性搜索和处理。

索引和搜索（Indexing and Searching）

向量数据库的索引和搜索是其核心组成部分。在进行搜索之前，向量数据既需要进行存储，也需要进行索引。

向量索引（Vector Indexing）

索引是一种数据结构，可促进搜索过程。在向量索引中，向量被映射到新的数据结构中，以便更快地进行搜索。索引是一个独立的研究领域，有不同的索引计算方法可供选择。

最近邻搜索（Nearest Neighbor Search）

最近邻搜索是向量数据库中常见的操作之一。通过计算向量之间的距离，并查找最接近查询向量的邻居，可以快速找到与查询最相似的数据元素。最近邻搜索在许多应用中都非常有用，如图像、音频和文本数据的相似性搜索。

向量数据库的应用（Applications of Vector Databases）

向量数据库具有广泛的应用领域，包括：

增强语言模型的长期记忆（Enhancing Long-term Memory of Language Models）

向量数据库可用于为大型语言模型提供长期记忆。通过将相关文本数据的向量嵌入存储在数据库中，语言模型可以更轻松地引用和检索以前的信息，从而提高模型的语义理解和生成能力。

语义搜索（Semantic Search）

向量数据库可用于实现语义搜索，这种搜索方法基于查询的意义或上下文，而不仅仅是精确匹配字符串。通过计算查询向量与存储向量之间的距离，可以找到与查询语义相关的结果，从而提供更准确和相关的搜索结果。

相似性搜索（Similarity Search）

向量数据库广泛应用于相似性搜索领域。例如，对于图像、音频或视频数据，我们可以使用向量数据库来查找与给定图像或音频最相似的元素，而无需依赖关键词或文本来描述。

排名和推荐引擎（Ranking and Recommendation Engine）

向量数据库可用作排名和推荐引擎。对于在线零售商等企业，向量数据库可以根据客户过去的购买记录，推荐与其过去购买相似的产品。通过识别数据库中与所选产品最接近的邻居，可以轻松实现这一功能。

向量数据库选项（Options for Vector Databases）

有许多可选的向量数据库，以下是其中一些流行的选项：

• Pinecone
• vv8
• Chroma
• Redis
• Cool
• TransMilvis
• Vespa AI

如果你想要看到一部分针对这些向量数据库的更深度比较的独立视频，请在下方评论中告诉我。

总结（Summary）

本文首先介绍了为什么向量数据库如此重要以及它们的用途。然后，解释了向量数据库的基本概念，包括向量嵌入、索引和搜索。接着，探讨了向量数据库在增强语言模型、语义搜索、相似性搜索以及排名和推荐引擎方面的应用。最后，列举了一些可供选择的向量数据库选项。通过阅读本文，你现在应该对向量数据库有了更好的理解。

FAQ:

Q: 向量数据库支持哪些数据类型？

A: 向量数据库支持多种数据类型，包括文本、图像、音频和视频等。

Q: 向量数据库的搜索速度如何？

A: 向量数据库通过使用索引和最近邻搜索等技术，可以实现非常快速的搜索速度。

Q: 需要使用专门的算法来生成向量嵌入吗？

A: 是的，生成向量嵌入通常需要使用特定的算法和机器学习模型来计算。不同的应用场景可能需要不同的算法。

Q: 向量数据库可以用于音频聚类吗？

A: 是的，向量数据库可以用于音频聚类和相似性搜索。通过计算音频数据的向量嵌入，并使用最近邻搜索算法，可以找到与给定音频相似的其他音频。