在人工智能領域，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)變得更加復雜。這就是向量數(shù)據(jù)庫發(fā)揮作用的地方。與存儲標量值的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫不同，向量數(shù)據(jù)庫專門設計用于處理多維數(shù)據(jù)點(通常稱為向量)。這些向量表示多個維度的數(shù)據(jù)，可以被認為是指向空間中特定方向和大小的箭頭。

隨著數(shù)字時代將我們推進到一個以人工智能和機器學習為主導的時代，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)的復雜性和細節(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(如機器學習模型、詞嵌入或特征提取技術)將其轉(zhuǎn)換為向量。

矢量數(shù)據(jù)庫的主要優(yōu)點是它能夠根據(jù)數(shù)據(jù)的矢量接近度或相似性快速準確地定位和檢索數(shù)據(jù)。這允許基于語義或上下文相關性的搜索，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置標準。

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雜數(shù)據(jù)，并使用獨特的搜索方法。

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，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。

非結構化數(shù)據(jù)(如文本、圖像和音頻)缺乏預定義的格式，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器學習應用中利用這些數(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（無論是一個詞，圖像，或其他東西）一個獨特的高維數(shù)字表示，捕捉其意義或本質(zhì)。這段數(shù)字幫助計算機以更有效和更有意義的方式理解和比較這些項。

這種嵌入過程通常使用為該任務設計的一種特殊的神經(jīng)網(wǎng)絡來實現(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)換允許算法理解項之間的關系和相似性，設置可以針對不同的數(shù)據(jù)進行編碼，比如CLIP。

從本質(zhì)上講，嵌入作為一個橋梁，將非數(shù)字數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為機器學習模型可以使用的形式，使它們能夠更有效地識別數(shù)據(jù)中的模式和關系。

向量數(shù)據(jù)庫使用案例

向量數(shù)據(jù)庫在實現(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：

1. 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，以便實現(xiàn)個性化推薦。通過計算相似度，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。
2. 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行圖像搜索，這在電子商務、社交媒體和圖像庫管理等領域非常有用。
3. 自然語言處理（NLP）：在NLP任務中，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，以便進行語義搜索、情感分析和文本聚類等任務。
4. 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用非常重要。
5. 3D 模型和點云處理：在計算機圖形學和計算機視覺中，3D 模型和點云數(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、增強現(xiàn)實和三維建模等應用。
6. 網(wǎng)絡安全：向量數(shù)據(jù)庫可用于存儲網(wǎng)絡流量數(shù)據(jù)、惡意軟件特征向量和網(wǎng)絡行為模式。這些數(shù)據(jù)庫可以幫助檢測異常網(wǎng)絡活動和網(wǎng)絡入侵。
7. 科學研究：在科學研究中，研究人員可以使用向量數(shù)據(jù)庫來存儲和分析實驗數(shù)據(jù)，以便進行數(shù)據(jù)挖掘、模式識別和實驗結果比對。
8. 物聯(lián)網(wǎng)（IoT）：物聯(lián)網(wǎng)設備生成大量數(shù)據(jù)，包括傳感器數(shù)據(jù)和設備狀態(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)自動化等應用。
9. 醫(yī)療保健：在醫(yī)療領域，向量數(shù)據(jù)庫可用于存儲患者的醫(yī)療記錄、醫(yī)學圖像和基因序列數(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，事實和技能，使構建LLM應用程序變得容易，可以輕松地管理文本文檔，將文本轉(zhuǎn)換為嵌入，并進行相似度搜索。

主要特點:

• 功能豐富:查詢、過濾、密度估計和許多其他功能
• LangChain (Python和javascript)， LlamaIndex都支持
• 在Python notebook 中運行的相同API可擴展到生產(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，有免費使用方案。Pinecone的主要特點包括:

• 支持全托管服務
• 高度可伸縮
• 實時數(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。它可以無縫擴展到數(shù)十億個數(shù)據(jù)對象。Weaviate的一些關鍵特性是:

• 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，可以在導入或上傳自己的數(shù)據(jù)時對數(shù)據(jù)進行矢量化，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都強調(diào)可伸縮性、復制和安全性。
• 搜索擴展: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的基礎人工智能研究小組承擔。

5、Qdrant

Qdrant可以作為API服務運行，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)絡編碼器轉(zhuǎn)換為應用程序，用于匹配，搜索，推薦等任務。以下是Qdrant的一些關鍵功能:

• 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算法進行快速準確的搜索。
• 先進的過濾方法：允許基于相關矢量有效載荷的結果過濾。
• 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：具有水平擴展功能的云原生設計。
• 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

人工智能和機器學習領域的不斷發(fā)展凸顯了向量數(shù)據(jù)庫在當今以數(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)向量的獨特能力，在推動人工智能驅(qū)動的應用程序(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，有望在各個領域提供更復雜、更高效、更個性化的解決方案。