艾体宝干货 | 向量数据库是如何工作的？

引导语：

随着人工智能应用的不断发展和成熟，高效的数据存储和检索系统变得尤为关键。向量数据库通过提供一种能够有效管理和搜索高维向量数据的解决方案，成为了支持AI技术创新的基础设施组件。那么，向量数据库的检索逻辑是什么呢？有哪些应用场景？

简介：

文章介绍了向量数据库的概念、工作原理以及它们在现代计算中的重要性。向量数据库设计用来有效处理和检索复杂数据类型（如图像、视频和音频）的向量嵌入，特别适合于高级搜索功能和AI驱动的数据分析。文章还探讨了生成这些向量的机器学习模型，以及如何使用向量数据库进行高效的组织、搜索和分析。

高效存储和访问数据是当前亟需解决的问题。向量数据库在数据管理和人工智能应用领域已经成为一项关键技术，对现代计算起着至关重要的作用。不同于传统关系数据库，向量数据库专为高效处理和检索如图像、视频和音频等复杂数据类型的矢量嵌入而设计，特别适合于高级搜索功能和基于人工智能的数据分析。但是，矢量嵌入究竟是什么？它们为何如此有用？我们何时应当使用向量数据库？

一、向量数据库是什么？

通常，提到“数据”，人们首先想到的是电子表格和图表，即所谓的结构化数据，而这只占我们可访问数据的一小部分。这类数据非常适合于传统数据库。然而，对于没有整齐列和行的非结构化数据，如图片和博客文章，应如何存储？

向量数据库正是为了解决此问题而设计的：它能够存储图片、博文等非结构化数据及其矢量嵌入。通过称为“矢量化”的过程，我们能将复杂的高维非结构化数据转换成低维的数字形式，以捕捉数据的本质并存储其矢量。这些矢量嵌入包含了大量代表数据的信息。矢量化过程还实现了数据的标准化，意味着每个存储的矢量都具有相同的维度。

向量数据库在处理大规模数据集、提供快速而准确的矢量搜索及与现有技术的集成方面表现出色，成为依赖人工智能的企业和研究人员的基石。

二、向量数据库的工作原理

向量数据库的核心功能是存储矢量数据，而这些数据是通过机器学习技术生成的，而不是随意创造出来的。多种机器学习模型能够将非结构化数据转换成矢量嵌入，包括用于处理文本（如描述和博文）的大型语言模型，以及用于生成图像和视频矢量嵌入的视觉模型。

向量数据库对存储的矢量进行了优化处理，使得用户可以以传统数据库无法比拟的方式有效地组织、搜索和分析这些复杂的信息。通过利用嵌入来确定矢量之间的相似性，这些数据库能够进行相似性搜索。

计算相似性的方法有多种，包括欧氏距离和余弦相似性等，不同的测量方法可以揭示不同的特性，适用的方法取决于使用的模型和嵌入类型。

例如，图像的矢量嵌入可能包含颜色信息、图像中线条的软硬、是否有明显的形状或数字以及这些数字的上下文信息。这些由模型类型和其训练数据所决定的上下文信息，能够显著改善搜索体验。假设使用一张两人跳舞的图片进行搜索，理想的搜索结果应该是与之相关的图片，而非因颜色相近而匹配的两条鱼的图片。矢量搜索能够更准确地检索到内容匹配的图片，即使单个像素的匹配度不是最高。

在我们给出的例子（Redis as a vector database quick start guide | Redis）中，每个高维向量存储了768个数字，每个数字代表其描述数据的某种信息，例如自行车的描述文本。向量数据库通过使用不同的相似性测量方法来确定哪些向量与搜索中的向量最为接近，从而实现精准的搜索结果。

三、理解向量数据库中的查询矢量

查询矢量是向量数据库中的一个核心概念，它是高级搜索功能的基础。查询矢量实际上是搜索查询的矢量表示形式，可以源自任何形式的非结构化数据，例如文本描述、图像或音频片段。这种矢量以数字形式概述了查询的本质，使得数据库能够执行相似性搜索，寻找与之最相关的结果。

用户提交查询到向量数据库时，系统首先利用与数据存储相同的矢量化过程，将查询转化为矢量表示。这保证了查询与数据库内容在同一维度空间内，便于测量查询矢量与数据库中矢量之间的相似性。随后，数据库使用欧氏距离或余弦相似度等算法，根据存储矢量与查询矢量的相似度进行排序和识别，有效地定位到与用户查询最为匹配的数据片段。
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过将查询转化为矢量并搜索相似项目的能力，向量数据库成为了广泛应用的有力工具，从个性化推荐系统到复杂的内容检索和自然语言处理（NLP）任务等。查询矢量使得这些数据库能够精准理解和解释搜索查询的细微差异及上下文，相比传统基于关键词的搜索方法，能提供更精确、更相关的结果。

四、用例

向量数据库在支持人工智能应用的开发和部署中扮演着重要角色，随着这些应用变得越来越复杂，对能处理复杂查询和海量数据的高效数据存储和检索系统的需求日益增长。向量数据库以其处理高维矢量数据的高效性，日渐被视为人工智能驱动技术的关键基础设施组成部分。

1、推荐系统

推荐系统通过利用向量数据库理解用户偏好和内容特征，为电子商务、流媒体服务及社交媒体平台提供定制化建议。

2、图像与视频检索

在图像与视频检索方面，向量数据库能够通过比较代表图像或视频帧的矢量之间的相似度，实现快速且精确的视觉内容查找，对于数字图书馆、图片库网站和监控系统而言至关重要。

3、自然语言处理（NLP）

自然语言处理（NLP）应用中，向量数据库通过存储和查询表现为矢量的文本数据，捕捉语境之间的相似性，支持语义搜索、聊天机器人和语言翻译服务等NLP应用。

4、欺诈检测

在欺诈检测与安全领域，向量数据库通过分析行为模式和实时监测异常行为，帮助识别欺诈交易和潜在的安全漏洞，增强在线系统的安全性。

5、生物识别

生物识别技术中，使用向量数据库可以快速且准确地匹配生物识别数据，如面部识别和指纹识别，实现安全性和身份验证。

五、向量数据库的未来

对于向量数据库的未来，其与生成式人工智能的快速发展紧密相连，预示着数据管理、搜索和应用方式的变革。随着人工智能生成技术的进步，越来越多的复杂、高维数据被生成，从合成图像到自然语言结构。在此背景下，向量数据库的重要性日益凸显，成为高效存储和查询这些数据的关键技术，为人工智能驱动的创新提供动力。向量数据库与生成式人工智能的融合，将推动更为复杂、精细的应用发展，从实时生成高度个性化内容到开发先进的模拟和预测模型，覆盖医疗保健、娱乐和自主系统等多个领域。这种协同作用预计将打破现有界限，使数据更加易于访问、解释和操作，为人工智能与数据技术的下一轮突破奠定基础。

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