1 矢量數(shù)據(jù)庫簡(jiǎn)介

矢量數(shù)據(jù)庫是專門設(shè)計(jì)用來高效處理矢量數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫。什么是矢量數(shù)據(jù)呢？矢量數(shù)據(jù)代表多維空間中的數(shù)據(jù)點(diǎn)，是一種用數(shù)學(xué)方法來定義現(xiàn)實(shí)世界信息的方式。

比如說，您有一組圖片，每張圖片都可以在高維空間中表示為一個(gè)矢量，其中每個(gè)維度都與圖片的某些特征（如顏色、形狀或紋理）相關(guān)。通過比較這些矢量，我們可以找到相似的圖片。

這種能力非常關(guān)鍵，因?yàn)樗捎脕磉M(jìn)行相似性搜索——一種尋找相似物品而不是完全相同復(fù)制品的搜索方式。對(duì)于推薦系統(tǒng)和機(jī)器學(xué)習(xí)等許多領(lǐng)域來說，這都是一個(gè)重大的變革。

2 解析矢量數(shù)據(jù)庫

在技術(shù)層面上，矢量數(shù)據(jù)庫采用了一種名為“矢量索引”的技術(shù)，這是一種組織和搜索矢量數(shù)據(jù)的方法，可以快速找到相似矢量。其中關(guān)鍵的一環(huán)是“距離函數(shù)”的概念，它可以衡量?jī)蓚€(gè)矢量的相似程度。

當(dāng)您尋找與給定矢量相似的矢量時(shí)，數(shù)據(jù)庫并不會(huì)將給定矢量與數(shù)據(jù)庫中的每個(gè)矢量進(jìn)行比較。相反，它使用矢量索引快速定位到可能相似的一小部分矢量。這個(gè)特性使搜索變得更快、更高效。

3 矢量數(shù)據(jù)庫的實(shí)際應(yīng)用

矢量數(shù)據(jù)庫在實(shí)際應(yīng)用中的優(yōu)勢(shì)：

• 推薦系統(tǒng)：許多受歡迎的網(wǎng)站和應(yīng)用都使用矢量數(shù)據(jù)庫向您推薦喜歡的節(jié)目和產(chǎn)品。他們將項(xiàng)目（如電影或產(chǎn)品）和用戶表示為矢量，然后利用項(xiàng)目矢量和用戶矢量之間的相似性來預(yù)測(cè)用戶可能喜歡的項(xiàng)目。
• 圖像和視頻搜索：矢量數(shù)據(jù)庫非常適合圖像類比這種應(yīng)用，它們使圖像或視頻搜索系統(tǒng)能夠根據(jù)視覺相似性而不僅僅是文本標(biāo)簽來查找相似的圖像或視頻。
• 語義搜索：語義搜索是一種高級(jí)的方式，可以理解查詢的含義，不僅僅是特定的單詞。例如，如果您搜索“可愛貓咪的圖片”，語義搜索系統(tǒng)可能還會(huì)向您展示可愛的小貓的圖片，即使“小貓”這個(gè)詞不在您的查詢中。矢量數(shù)據(jù)庫可以將文檔、查詢和概念表示為矢量，然后利用矢量相似性來查找相關(guān)結(jié)果。

4 將文本轉(zhuǎn)換為矢量

當(dāng)我們談?wù)搶⒉樵兒臀恼罗D(zhuǎn)換為矢量時(shí)，實(shí)際上我們想要的是將人類可讀的文本轉(zhuǎn)換為機(jī)器可以理解和執(zhí)行的格式，即矢量。在這種情況下，矢量實(shí)質(zhì)上是個(gè)數(shù)字列表，捕捉了文本的本質(zhì)或含義。這個(gè)過程通常被稱為“文本嵌入”或“詞嵌入”。

4.1 應(yīng)用于我們的情況：

對(duì)于我們的應(yīng)用程序，我們需要將文章和用戶查詢都轉(zhuǎn)換為矢量。我們來看看如何完成此過程：

• 選擇嵌入算法：假設(shè)我們使用Word2Vec，這是一種可以接收文本并輸出矢量的算法。Word2Vec通過分析單詞在文本中出現(xiàn)的上下文，并以這樣一種方式分配矢量，使共享相似上下文的單詞被分配相似的矢量。
• 預(yù)處理文本：在我們將文本輸入Word2Vec之前，我們需要對(duì)其進(jìn)行一些清理。這通常涉及將所有文本轉(zhuǎn)換為小寫，刪除標(biāo)點(diǎn)符號(hào)和特殊字符，有時(shí)甚至刪除意義不大的的常用詞（如 "和"、"的"、"是 "等）（稱為“stop words”）。
• 將清理后的文本輸入到算法中：文本整理好后，就將其輸入到Word2Vec中。輸出將是矢量，我們可以將其用于我們的矢量數(shù)據(jù)庫。

4.2 案例：

假設(shè)我們有一篇標(biāo)題為“The Best Chocolate Chip Cookie Recipe”的博客文章。清理后，它可能看起來像“best chocolate chip cookie recipe”。然后，使用Word2Vec，我們將每個(gè)單詞轉(zhuǎn)換為矢量。為簡(jiǎn)單起見，假設(shè)我們的矢量只有兩個(gè)維度。 “best”的矢量可能看起來像[0.25，-0.1]，“chocolate”可能是[0.75，0.8]，“chip”可能是[-0.6，0.5]，“cookie”可能是[0.4，-0.2]，“recipe”可能是[-0.1，0.65]。

在這種情況下，我們將這些矢量的平均值表示整個(gè)文章，然后將其用于我們的矢量數(shù)據(jù)庫。用戶查詢也會(huì)經(jīng)過相同的過程，它們的矢量將用于搜索矢量數(shù)據(jù)庫。

這是一個(gè)簡(jiǎn)化的解釋，實(shí)際過程涉及更復(fù)雜的數(shù)學(xué)和更大的矢量，但這提供了如何將查詢和文章轉(zhuǎn)換為矢量的基本理解。一旦您了解了基本概念，就有很多庫可以為您完成繁重的工作！

在我們的Java Spring Boot應(yīng)用程序中，可以使用像DL4J（Deeplearning4j）這樣的庫來幫助我們進(jìn)行文本到矢量的轉(zhuǎn)換。雖然使用 DL4J 進(jìn)行文本到矢量的轉(zhuǎn)換需要一些時(shí)間和精力去掌握，但一旦掌握，DL4J 就是數(shù)據(jù)管理工具包中非常強(qiáng)大的一個(gè)工具。

現(xiàn)在，我們將這一步添加到我們的Spring Boot應(yīng)用程序中，使用Deeplearning4j庫將文本轉(zhuǎn)換為矢量。以下是如何使用它創(chuàng)建一個(gè)Word2Vec模型的示例：

首先，請(qǐng)將DL4J庫添加到您的pom.xml中：

<dependency>
    <groupId>org.deeplearning4j</groupId>
    <artifactId>deeplearning4j-core</artifactId>
    <version>1.0.0-beta7</version>
</dependency>

以下代碼顯示了如何構(gòu)建Word2Vec模型：

import org.deeplearning4j.text.sentenceiterator.BasicLineIterator;
import org.deeplearning4j.text.sentenceiterator.SentenceIterator;
import org.deeplearning4j.text.tokenization.tokenizer.preprocessor.CommonPreprocessor;
import org.deeplearning4j.text.tokenization.tokenizerfactory.DefaultTokenizerFactory;
import org.deeplearning4j.text.tokenization.tokenizerfactory.TokenizerFactory;
import org.deeplearning4j.models.word2vec.Word2Vec;

public Word2Vec createWord2VecModel(String filePath) {
    SentenceIterator iter = new BasicLineIterator(filePath);
    TokenizerFactory t = new DefaultTokenizerFactory();
    t.setTokenPreProcessor(new CommonPreprocessor());
    Word2Vec vec = new Word2Vec.Builder()
            .minWordFrequency(5)
            .iterations(1)
            .layerSize(100)
            .seed(42)
            .windowSize(5)
            .iterate(iter)
            .tokenizerFactory(t)
            .build();
    vec.fit();
    return vec;
}

以上是構(gòu)建Word2Vec模型的示例代碼，下面是如何將文本轉(zhuǎn)換為矢量的示例代碼：

import org.nd4j.linalg.api.ndarray.INDArray;
public INDArray textToVector(Word2Vec word2VecModel, String text) {
    TokenizerFactory t = new DefaultTokenizerFactory();
    t.setTokenPreProcessor(new CommonPreprocessor());
    List<String> tokens = t.create(text).getTokens();
    INDArray vector = word2VecModel.getWordVectorMatrixNormalized(tokens.get(0));
    for (int i = 1; i < tokens.size(); i++) {
        vector.addi(word2VecModel.getWordVectorMatrixNormalized(tokens.get(i)));
    }
    vector.divi(tokens.size());
    return vector;
}

將INDArray對(duì)象轉(zhuǎn)換為雙精度列表的代碼如下：

public List<Double> toDoubleVector(INDArray vector) {
    return Arrays.stream(vector.toDoubleVector())
            .boxed()
            .collect(Collectors.toList());
}

5 在Spring Boot應(yīng)用程序中實(shí)現(xiàn)矢量數(shù)據(jù)庫

讓我們從理論轉(zhuǎn)向?qū)嵺`，看看如何將矢量數(shù)據(jù)庫集成到Spring Boot應(yīng)用程序中。在本示例中，我們將使用Vespa，這是一個(gè)開源的矢量數(shù)據(jù)庫，它在語義搜索方面表現(xiàn)非常出色，因此備受關(guān)注和推崇。

首先，您需要在pom.xml中的Maven依賴項(xiàng)中添加Vespa客戶端：

<dependency>
    <groupId>com.yahoo.vespa</groupId>
    <artifactId>vespa-feed-client</artifactId>
    <version>8.91.4</version>
</dependency>

然后，您將創(chuàng)建一個(gè)與Vespa數(shù)據(jù)庫交互的VespaClient類。

public class VespaClient {
    private FeedClient feedClient;
    public VespaClient(String endpoint) {
        this.feedClient = FeedClientFactory.create(new FeedParams.Builder().build(), endpoint);
    }
    public CompletableFuture<Result> indexDocument(String documentId, Map<String, Object> fields) {
        DocumentId docId = new DocumentId("namespace", "documentType", documentId);
        Document document = new Document(docId, fields);
        return feedClient.send(document);
    }
    // 其他Vespa客戶端方法在此處...
}

您還將擁有一個(gè)BlogPost類，該類將表示您的數(shù)據(jù)。

public class BlogPost {
    private String id;
    private String title;
    private String content;
    // Getters、setters和其他方法在此處...
}

要索引文章，我們將把BlogPost轉(zhuǎn)換為Vespa友好格式，該格式是一個(gè)Map<String, Object>，其中鍵是字段名稱，值是字段值。您可能會(huì)使用一個(gè)方法來執(zhí)行此轉(zhuǎn)換。

public CompletableFuture<Result> indexBlogPost(BlogPost post) {
    Map<String, Object> fields = new HashMap<>();
    fields.put("id", post.getId());
    fields.put("title", post.getTitle());
    fields.put("content", post.getContent());
    // 根據(jù)需要包含其他字段...
    return indexDocument(post.getId(), fields);
}

使用Vespa，您可以進(jìn)行最近鄰搜索，以查找與給定查詢類似的文章。我們假設(shè)您有一種方法可以將查詢和文章轉(zhuǎn)換為矢量。

public CompletableFuture<SearchResult> searchSimilarBlogPosts(String query) {
    List<Double> queryVector = convertQueryToVector(query);
    Query request = new Query.Builder("namespace", "documentType")
        .setYql("select * from sources * where ([{" +
                "\"targetNumHits\": 10," +
                "\"algorithm\": \"euclidean\"," +
                "\"pivot\": " + queryVector.toString() +
            "}])" +
            " output distance")
        .build();
    return feedClient.search(request);
}

現(xiàn)在您已經(jīng)將矢量數(shù)據(jù)庫集成到Spring Boot應(yīng)用程序中，并準(zhǔn)備使用矢量數(shù)據(jù)庫的強(qiáng)大功能來改善搜索功能！

6 總結(jié)

矢量數(shù)據(jù)庫已經(jīng)成為一種處理搜索功能的新方式，提供了獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，特別是在處理“相似性”概念至關(guān)重要的數(shù)據(jù)時(shí)。通過了解這項(xiàng)技術(shù)的基本原理并學(xué)習(xí)如何在實(shí)際場(chǎng)景中應(yīng)用它，您可以發(fā)掘其潛力，從而徹底改變處理數(shù)據(jù)的方式。