在人工智能領域，有大量的數據需要有效的處理。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，數據的性質變得更加復雜。這就是向量數據庫發揮作用的地方。與存儲標量值的傳統數據庫不同，向量數據庫專門設計用于處理多維數據點(通常稱為向量)。這些向量表示多個維度的數據，可以被認為是指向空間中特定方向和大小的箭頭。
隨著數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，向量數據庫已經成為存儲、搜索和分析高維數據矢量的不可或缺的工具。本文旨在全面介紹向量數據庫，并介紹2023年可用的最佳向量數據庫。
什么是向量數據庫
向量數據庫是一種特殊的數據庫，它以多維向量的形式保存信息。根據數據的復雜性和細節，每個向量的維數變化很大，從幾個到幾千個不等。這些數據可能包括文本、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)將其轉換為向量。
矢量數據庫的主要優點是它能夠根據數據的矢量接近度或相似性快速準確地定位和檢索數據。這允許基于語義或上下文相關性的搜索，而不是像傳統數據庫那樣僅僅依賴于精確匹配或設置標準。
向量數據庫是如何工作的
傳統數據庫以表格格式存儲簡單的數據，然向量數據庫處理稱為向量的復雜數據，并使用獨特的搜索方法。
常規數據庫搜索精確的數據匹配，而向量數據庫使用特定的相似性度量來查找最接近的匹配。向量數據庫使用稱為“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。
要真正理解矢量數據庫是如何工作的，以及它與傳統的關系數據庫(如SQL)有何不同，我們必須首先理解嵌入的概念。
非結構化數據(如文本、圖像和音頻)缺乏預定義的格式，這給傳統數據庫帶來了挑戰。為了在人工智能和機器學習應用中利用這些數據，我們需要使用嵌入將其轉換為數字表示。
嵌入就像給每一個項（無論是一個詞，圖像，或其他東西）一個獨特的高維數字表示，捕捉其意義或本質。這段數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網絡來實現。例如，單詞嵌入將單詞轉換為向量，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據進行編碼，比如CLIP。
從本質上講，嵌入作為一個橋梁，將非數字數據轉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據中的模式和關系。
向量數據庫使用案例
向量數據庫在實現“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：向量數據庫可以用于存儲用戶和物品的特征向量，以便實現個性化推薦。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。
- 圖像搜索：圖像可以表示為高維向量，向量數據庫可以用于存儲和檢索圖像數據。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。
- 自然語言處理（NLP）：在NLP任務中，將文本轉換為嵌入向量是一種常見的方法。向量數據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。
- 語音識別：語音特征可以表示為高維向量，向量數據庫可用于存儲和檢索音頻數據。這對于語音識別、說話人識別和音頻檢索等應用非常重要。
- 3D 模型和點云處理：在計算機圖形學和計算機視覺中，3D 模型和點云數據通常表示為向量或嵌入向量。向量數據庫可以用于存儲和檢索這些數據，支持虛擬現實、增強現實和三維建模等應用。
- 網絡安全：向量數據庫可用于存儲網絡流量數據、惡意軟件特征向量和網絡行為模式。這些數據庫可以幫助檢測異常網絡活動和網絡入侵。
- 科學研究：在科學研究中，研究人員可以使用向量數據庫來存儲和分析實驗數據，以便進行數據挖掘、模式識別和實驗結果比對。
- 物聯網（IoT）：物聯網設備生成大量數據，包括傳感器數據和設備狀態信息。向量數據庫可以用于存儲和檢索這些數據，以支持智能城市、智能家居和工業自動化等應用。
- 醫療保健：在醫療領域，向量數據庫可用于存儲患者的醫療記錄、醫學圖像和基因序列數據。這有助于醫療保健專業人員進行疾病診斷、藥物研發和個性化治療。
2023年5個常見向量數據庫
這個列表沒有特別的順序。
1、Chroma
Chroma是開源嵌入數據庫。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/ target=_blank class=infotextkey>Python和JAVAscript)， LlamaIndex都支持
- 在Python notebook 中運行的相同API可擴展到生產集群
2、Pinecone
Pinecone是一個可以托管向量數據庫平臺。也就是說有背后的而商業公司，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
- 實時數據攝取
- 低延遲的搜索
- 與LangChain集成
3、Weaviate
Weaviate是一個開源向量數據庫。它可以無縫擴展到數十億個數據對象。Weaviate的一些關鍵特性是:
- 速度：Weaviate可以在幾毫秒內從數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據時對數據進行矢量化，可以利用與OpenAI, Cohere, HuggingFace等平臺集成的模塊。
- 快速部署：從原型到大規模生產，Weaviate都強調可伸縮性、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存容量的向量集。此Faiss還提供了用于評估和調整參數的輔助代碼。
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執行。Faiss的主要開發工作由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，可以將嵌入或神經網絡編碼器轉換為應用程序，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規范和各種語言的現成客戶端。
- 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。
- 不同的數據類型：支持字符串匹配、數字范圍、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：內置Rust，通過動態查詢規劃優化資源使用。
總結
人工智能和機器學習領域的不斷發展凸顯了向量數據庫在當今以數據為中心的世界中的不可或缺性。這些數據庫具有存儲、搜索和分析多維數據向量的獨特能力，在推動人工智能驅動的應用程序(從推薦系統到基因組分析)方面發揮了重要作用。
我們介紹了5個常用的向量數據庫如Chroma、Pinecone、Weaviate、Faiss和Qdrant，它們每個都提供了獨特的功能和創新。隨著人工智能的不斷發展，向量數據庫在塑造數據檢索、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。
