在人工智能領(lǐng)域，有大量的數(shù)據(jù)需要有效的處理。隨著我們對人工智能應(yīng)用，如圖像識別、語音搜索或推薦引擎的深入研究，數(shù)據(jù)的性質(zhì)變得更加復(fù)雜。這就是向量數(shù)據(jù)庫發(fā)揮作用的地方。與存儲標(biāo)量值的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫不同，向量數(shù)據(jù)庫專門設(shè)計(jì)用于處理多維數(shù)據(jù)點(diǎn)(通常稱為向量)。這些向量表示多個維度的數(shù)據(jù)，可以被認(rèn)為是指向空間中特定方向和大小的箭頭。
隨著數(shù)字時(shí)代將我們推進(jìn)到一個以人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)為主導(dǎo)的時(shí)代，向量數(shù)據(jù)庫已經(jīng)成為存儲、搜索和分析高維數(shù)據(jù)矢量的不可或缺的工具。本文旨在全面介紹向量數(shù)據(jù)庫，并介紹2023年可用的最佳向量數(shù)據(jù)庫。
什么是向量數(shù)據(jù)庫
向量數(shù)據(jù)庫是一種特殊的數(shù)據(jù)庫，它以多維向量的形式保存信息。根據(jù)數(shù)據(jù)的復(fù)雜性和細(xì)節(jié)，每個向量的維數(shù)變化很大，從幾個到幾千個不等。這些數(shù)據(jù)可能包括文本、圖像、音頻和視頻，使用各種過程(如機(jī)器學(xué)習(xí)模型、詞嵌入或特征提取技術(shù))將其轉(zhuǎn)換為向量。
矢量數(shù)據(jù)庫的主要優(yōu)點(diǎn)是它能夠根據(jù)數(shù)據(jù)的矢量接近度或相似性快速準(zhǔn)確地定位和檢索數(shù)據(jù)。這允許基于語義或上下文相關(guān)性的搜索，而不是像傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫那樣僅僅依賴于精確匹配或設(shè)置標(biāo)準(zhǔn)。
向量數(shù)據(jù)庫是如何工作的
傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫以表格格式存儲簡單的數(shù)據(jù)，然向量數(shù)據(jù)庫處理稱為向量的復(fù)雜數(shù)據(jù)，并使用獨(dú)特的搜索方法。
常規(guī)數(shù)據(jù)庫搜索精確的數(shù)據(jù)匹配，而向量數(shù)據(jù)庫使用特定的相似性度量來查找最接近的匹配。向量數(shù)據(jù)庫使用稱為“近似最近鄰”(Approximate Nearest Neighbor)搜索的特殊搜索技術(shù)，其中包括哈希和基于圖的搜索等方法。
要真正理解矢量數(shù)據(jù)庫是如何工作的，以及它與傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(如SQL)有何不同，我們必須首先理解嵌入的概念。
非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(如文本、圖像和音頻)缺乏預(yù)定義的格式，這給傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫帶來了挑戰(zhàn)。為了在人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用中利用這些數(shù)據(jù)，我們需要使用嵌入將其轉(zhuǎn)換為數(shù)字表示。
嵌入就像給每一個項(xiàng)（無論是一個詞，圖像，或其他東西）一個獨(dú)特的高維數(shù)字表示，捕捉其意義或本質(zhì)。這段數(shù)字幫助計(jì)算機(jī)以更有效和更有意義的方式理解和比較這些項(xiàng)。
這種嵌入過程通常使用為該任務(wù)設(shè)計(jì)的一種特殊的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來實(shí)現(xiàn)。例如，單詞嵌入將單詞轉(zhuǎn)換為向量，這樣具有相似含義的單詞在向量空間中更接近。這種轉(zhuǎn)換允許算法理解項(xiàng)之間的關(guān)系和相似性，設(shè)置可以針對不同的數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼，比如CLIP。
從本質(zhì)上講，嵌入作為一個橋梁，將非數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以使用的形式，使它們能夠更有效地識別數(shù)據(jù)中的模式和關(guān)系。
向量數(shù)據(jù)庫使用案例
向量數(shù)據(jù)庫在實(shí)現(xiàn)“相似性搜索”方面是非常有效率的，所以它可以用于以下一些場景：
- 推薦系統(tǒng)：向量數(shù)據(jù)庫可以用于存儲用戶和物品的特征向量，以便實(shí)現(xiàn)個性化推薦。通過計(jì)算相似度，可以找到與用戶歷史行為或興趣相似的物品，從而提供更好的推薦體驗(yàn)。
- 圖像搜索：圖像可以表示為高維向量，向量數(shù)據(jù)庫可以用于存儲和檢索圖像數(shù)據(jù)。用戶可以通過查詢相似圖像來進(jìn)行圖像搜索，這在電子商務(wù)、社交媒體和圖像庫管理等領(lǐng)域非常有用。
- 自然語言處理（NLP）：在NLP任務(wù)中，將文本轉(zhuǎn)換為嵌入向量是一種常見的方法。向量數(shù)據(jù)庫可以用于存儲文本嵌入向量，以便進(jìn)行語義搜索、情感分析和文本聚類等任務(wù)。
- 語音識別：語音特征可以表示為高維向量，向量數(shù)據(jù)庫可用于存儲和檢索音頻數(shù)據(jù)。這對于語音識別、說話人識別和音頻檢索等應(yīng)用非常重要。
- 3D 模型和點(diǎn)云處理：在計(jì)算機(jī)圖形學(xué)和計(jì)算機(jī)視覺中，3D 模型和點(diǎn)云數(shù)據(jù)通常表示為向量或嵌入向量。向量數(shù)據(jù)庫可以用于存儲和檢索這些數(shù)據(jù)，支持虛擬現(xiàn)實(shí)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)和三維建模等應(yīng)用。
- 網(wǎng)絡(luò)安全：向量數(shù)據(jù)庫可用于存儲網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)、惡意軟件特征向量和網(wǎng)絡(luò)行為模式。這些數(shù)據(jù)庫可以幫助檢測異常網(wǎng)絡(luò)活動和網(wǎng)絡(luò)入侵。
- 科學(xué)研究：在科學(xué)研究中，研究人員可以使用向量數(shù)據(jù)庫來存儲和分析實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，以便進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘、模式識別和實(shí)驗(yàn)結(jié)果比對。
- 物聯(lián)網(wǎng)（IoT）：物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備生成大量數(shù)據(jù)，包括傳感器數(shù)據(jù)和設(shè)備狀態(tài)信息。向量數(shù)據(jù)庫可以用于存儲和檢索這些數(shù)據(jù)，以支持智能城市、智能家居和工業(yè)自動化等應(yīng)用。
- 醫(yī)療保?。涸卺t(yī)療領(lǐng)域，向量數(shù)據(jù)庫可用于存儲患者的醫(yī)療記錄、醫(yī)學(xué)圖像和基因序列數(shù)據(jù)。這有助于醫(yī)療保健專業(yè)人員進(jìn)行疾病診斷、藥物研發(fā)和個性化治療。
2023年5個常見向量數(shù)據(jù)庫
這個列表沒有特別的順序。
1、Chroma
Chroma是開源嵌入數(shù)據(jù)庫。通過為LLM提供可插入的知識，事實(shí)和技能，使構(gòu)建LLM應(yīng)用程序變得容易，可以輕松地管理文本文檔，將文本轉(zhuǎn)換為嵌入，并進(jìn)行相似度搜索。
主要特點(diǎn):
- 功能豐富:查詢、過濾、密度估計(jì)和許多其他功能
- LangChain (Python/ target=_blank class=infotextkey>Python和JAVAscript)， LlamaIndex都支持
- 在Python notebook 中運(yùn)行的相同API可擴(kuò)展到生產(chǎn)集群
2、Pinecone
Pinecone是一個可以托管向量數(shù)據(jù)庫平臺。也就是說有背后的而商業(yè)公司，有免費(fèi)使用方案。Pinecone的主要特點(diǎn)包括:
- 支持全托管服務(wù)
- 高度可伸縮
- 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)攝取
- 低延遲的搜索
- 與LangChain集成
3、Weaviate
Weaviate是一個開源向量數(shù)據(jù)庫。它可以無縫擴(kuò)展到數(shù)十億個數(shù)據(jù)對象。Weaviate的一些關(guān)鍵特性是:
- 速度：Weaviate可以在幾毫秒內(nèi)從數(shù)百萬個對象中快速搜索出最近的10個鄰居。
- 靈活性：使用Weaviate，可以在導(dǎo)入或上傳自己的數(shù)據(jù)時(shí)對數(shù)據(jù)進(jìn)行矢量化，可以利用與OpenAI, Cohere, HuggingFace等平臺集成的模塊。
- 快速部署：從原型到大規(guī)模生產(chǎn)，Weaviate都強(qiáng)調(diào)可伸縮性、復(fù)制和安全性。
- 搜索擴(kuò)展:除了快速矢量搜索，Weaviate還提供推薦、摘要和神經(jīng)搜索框架集成。
4、Faiss
Faiss是一個用于快速搜索相似性和密集向量的聚類的開源庫。它包含能夠在不同大小的向量集中搜索的算法，甚至可以處理那些超過內(nèi)存容量的向量集。此Faiss還提供了用于評估和調(diào)整參數(shù)的輔助代碼。
雖然它主要是用c++編寫的，但它完全支持Python/NumPy集成。它的一些關(guān)鍵算法也可用于GPU執(zhí)行。Faiss的主要開發(fā)工作由Meta的基礎(chǔ)人工智能研究小組承擔(dān)。
5、Qdrant
Qdrant可以作為API服務(wù)運(yùn)行，支持搜索最接近的高維向量。使用Qdrant，可以將嵌入或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編碼器轉(zhuǎn)換為應(yīng)用程序，用于匹配，搜索，推薦等任務(wù)。以下是Qdrant的一些關(guān)鍵功能:
- 通用的API：提供OpenAPI v3規(guī)范和各種語言的現(xiàn)成客戶端。
- 速度和精度：使用自定義HNSW算法進(jìn)行快速準(zhǔn)確的搜索。
- 先進(jìn)的過濾方法：允許基于相關(guān)矢量有效載荷的結(jié)果過濾。
- 不同的數(shù)據(jù)類型：支持字符串匹配、數(shù)字范圍、地理位置等。
- 可伸縮性：具有水平擴(kuò)展功能的云原生設(shè)計(jì)。
- 效率：內(nèi)置Rust，通過動態(tài)查詢規(guī)劃優(yōu)化資源使用。
總結(jié)
人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的不斷發(fā)展凸顯了向量數(shù)據(jù)庫在當(dāng)今以數(shù)據(jù)為中心的世界中的不可或缺性。這些數(shù)據(jù)庫具有存儲、搜索和分析多維數(shù)據(jù)向量的獨(dú)特能力，在推動人工智能驅(qū)動的應(yīng)用程序(從推薦系統(tǒng)到基因組分析)方面發(fā)揮了重要作用。
我們介紹了5個常用的向量數(shù)據(jù)庫如Chroma、Pinecone、Weaviate、Faiss和Qdrant，它們每個都提供了獨(dú)特的功能和創(chuàng)新。隨著人工智能的不斷發(fā)展，向量數(shù)據(jù)庫在塑造數(shù)據(jù)檢索、處理和分析的未來方面的作用無疑會越來越大，有望在各個領(lǐng)域提供更復(fù)雜、更高效、更個性化的解決方案。
