近些年來，向量數(shù)據(jù)庫(kù)引起業(yè)界的廣泛關(guān)注，一個(gè)相關(guān)事實(shí)是許多向量數(shù)據(jù)庫(kù)初創(chuàng)公司在短期內(nèi)就籌集到數(shù)百萬美元的資金。

你很可能已經(jīng)聽說過向量數(shù)據(jù)庫(kù)，但也許直到現(xiàn)在才真正關(guān)心向量數(shù)據(jù)庫(kù)——至少，我想這就是你現(xiàn)在閱讀本文的原因…… 如果你閱讀本文只是為了簡(jiǎn)單回答上面的問題，那就讓我們直接進(jìn)入話題吧。

定義：什么是向量數(shù)據(jù)庫(kù)？

向量數(shù)據(jù)庫(kù)是一種以向量嵌入（高維向量）方式存儲(chǔ)和管理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如文本、圖像或音頻）的數(shù)據(jù)庫(kù)，以便于快速查找和檢索類似對(duì)象。

如果這個(gè)定義只會(huì)引起人們更多的理解上的混亂，那么就讓我們一步一步來進(jìn)行解釋。本文的靈感來自WIRED的5級(jí)視頻系列，本文將揭示向量數(shù)據(jù)庫(kù)在以下三個(gè)難度級(jí)別中的內(nèi)容：

最淺顯的解釋

向數(shù)字原住民和技術(shù)愛好者解釋向量數(shù)據(jù)庫(kù)

向工程師和數(shù)據(jù)專業(yè)人員解釋向量數(shù)據(jù)庫(kù)

向量數(shù)據(jù)庫(kù)：最淺面的解釋

這有點(diǎn)離題，但你知道我不明白的是什么嗎？當(dāng)人們按顏色排列書架時(shí)，哎喲！當(dāng)他們不知道書的封面是什么顏色時(shí)，他們是如何找到書的？

向量數(shù)據(jù)庫(kù)背后的直覺

如果你想快速找到一本特定的書，那么，按類型和作者排列書架比按顏色排列更有意義。這就是為什么大多數(shù)圖書館都是這樣組織的原因，以便幫助你快速找到你想要的東西。

但是，你如何根據(jù)一個(gè)查詢而不是一個(gè)流派或作者來找到可以閱讀的書籍呢？如果你想讀一本書，例如：類似于《饑餓的毛毛蟲》或關(guān)于一個(gè)和你一樣喜歡吃美食的主角？

如果你沒有時(shí)間瀏覽書架，最快的方法是向圖書管理員征求他們的推薦，因?yàn)樗麄冏x過很多書，會(huì)確切地知道哪本書最適合你的查詢。

在組織書籍的例子中，你可以將圖書管理員視為向量數(shù)據(jù)庫(kù)，因?yàn)橄蛄繑?shù)據(jù)庫(kù)旨在存儲(chǔ)關(guān)于對(duì)象（例如書籍）的復(fù)雜信息（例如書籍的情節(jié)）。

因此，向量數(shù)據(jù)庫(kù)可以幫助你根據(jù)特定的查詢（例如，一本關(guān)于…的書）而不是一些預(yù)定義的屬性（例如，作者）來查找對(duì)象，就像圖書管理員一樣。

向數(shù)字原住民和技術(shù)愛好者解釋向量數(shù)據(jù)庫(kù)

現(xiàn)在，讓我們繼續(xù)探討圖書館的例子，并獲得更多的技術(shù)知識(shí)：當(dāng)然，現(xiàn)在，在圖書館中搜索書籍的技術(shù)比只按類型或作者搜索更先進(jìn)了一些。

如果你去圖書館，通常角落里會(huì)有一臺(tái)電腦，可以幫助你找到一本具有更具體屬性的書，比如書名、國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)圖書編號(hào)、出版年份或一些關(guān)鍵詞。根據(jù)輸入的值，就可以查詢存儲(chǔ)可用書籍信息的數(shù)據(jù)庫(kù)。不過，這個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)通常是一個(gè)傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)。

關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)和向量數(shù)據(jù)庫(kù)之間的區(qū)別是什么？

關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)和向量數(shù)據(jù)庫(kù)之間的主要區(qū)別在于它們存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)類型。雖然關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)是為適合表的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)的，但是，向量數(shù)據(jù)庫(kù)即是為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如文本或圖像）而設(shè)計(jì)的。

存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)類型也會(huì)影響數(shù)據(jù)的檢索方式：在關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中，查詢結(jié)果基于特定關(guān)鍵字的匹配。在向量數(shù)據(jù)庫(kù)中，查詢結(jié)果是基于相似性進(jìn)行的。

你可以把傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)想象成電子表格。它們非常適合存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，例如關(guān)于一本書的基本信息（例如，標(biāo)題、作者、ISBN等），因?yàn)檫@類信息可以存儲(chǔ)在列中，非常適合過濾和排序。

使用關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)，你可以快速獲取所有書籍，例如兒童書籍，并且標(biāo)題中有“毛蟲”。

但是，如果你喜歡《饑餓的毛毛蟲》是關(guān)于食物的呢？你可以試著搜索關(guān)鍵詞“食物”，但除非在書的摘要中提到關(guān)鍵詞“食品”，否則你甚至找不到“非常饑餓的毛毛蟲”。相反，你可能會(huì)以一堆烹飪書和失望告終。

這是關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的一個(gè)限制：你必須添加你認(rèn)為某人可能需要的所有信息才能找到該特定項(xiàng)目。但是，你怎么知道該添加哪些信息以及添加多少信息呢？添加所有這些信息往往非常耗時(shí)，并且不能保證完整性。

然而，這正是向量數(shù)據(jù)庫(kù)發(fā)揮作用的地方！ 不過，你首先需要先來了解一下一個(gè)叫做向量嵌入（vector embeddings）的概念。

今天的機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）算法可以將給定的對(duì)象（例如，單詞或文本）轉(zhuǎn)換為保留該對(duì)象信息的數(shù)字表示。想象一下，你給一個(gè)ML模型一個(gè)詞（例如，“食物”），然后這個(gè)ML模型發(fā)揮了它的魔力，給你返回了一長(zhǎng)串?dāng)?shù)字。這個(gè)長(zhǎng)長(zhǎng)的數(shù)字列表是單詞的數(shù)字表示，即稱為向量嵌入。

因?yàn)檫@些嵌入是一長(zhǎng)串?dāng)?shù)字，所以我們稱之為高維。讓我們假設(shè)這些嵌入只是三維的，以便將它們可視化，如下所示。

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你可以看到，類似的單詞，如“饑餓”（hungry）、“口渴”（thirsty）、“食物”（food）和“飲料”（drink），都被分組在一個(gè)相似的角落里，而其他單詞如“自行車”（bicycle）和“汽車”（car），則在這個(gè)向量空間中靠近在一起，但在不同的角落里。

數(shù)字表示使我們能夠?qū)?shù)學(xué)計(jì)算應(yīng)用于通常不適合計(jì)算的對(duì)象，如單詞。例如，除非將單詞替換為其嵌入；否則，以下計(jì)算將不起作用：

drink - food + hungry = thirsty

因?yàn)槲覀兛梢允褂们度脒M(jìn)行計(jì)算，所以我們也可以計(jì)算一對(duì)嵌入對(duì)象之間的距離。兩個(gè)嵌入對(duì)象之間的距離越近，它們就越相似。

正如你所看到的，向量嵌入非?？?。

讓我們回到前面的例子，假設(shè)我們將每本書的內(nèi)容嵌入到圖書館中，并將這些嵌入存儲(chǔ)在向量數(shù)據(jù)庫(kù)中。現(xiàn)在，當(dāng)你想找到一本“主角喜歡食物的童書”時(shí)，你的查詢也會(huì)被嵌入，并返回與你的查詢最相似的書籍，例如《饑餓的毛毛蟲》或《金發(fā)姑娘與三只熊》。

向量數(shù)據(jù)庫(kù)的使用情況是什么？

事實(shí)上，向量數(shù)據(jù)庫(kù)在大型語言模型（LLM）的宣傳開始之前就已經(jīng)存在了。最初，它們被應(yīng)用于推薦系統(tǒng)中，因?yàn)樗鼈兛梢钥焖僬业浇o定查詢的相似對(duì)象。但是，由于它們可以為大型語言模型提供長(zhǎng)期記憶，因此最近也被應(yīng)用于問答應(yīng)用程序中。

向工程師和數(shù)據(jù)專業(yè)人員解釋向量數(shù)據(jù)庫(kù)

如果在打開本文之前，你已經(jīng)猜到向量數(shù)據(jù)庫(kù)可能是存儲(chǔ)向量嵌入的一種方式，并且只想知道向量嵌入的背后是什么，那么，現(xiàn)在讓我們來深入了解并討論一下相關(guān)的算法。

向量數(shù)據(jù)庫(kù)是如何工作的？

向量數(shù)據(jù)庫(kù)能夠快速檢索查詢中的類似對(duì)象，因?yàn)樗鼈円呀?jīng)預(yù)先計(jì)算過了。其基本概念被稱為近似最近鄰（Approximate Nearest Neighbor：ANN）搜索，它使用不同的算法來索引和計(jì)算相似性。

正如你所能想象的，當(dāng)你有數(shù)百萬個(gè)嵌入時(shí)，用簡(jiǎn)單的k近鄰（kNN）算法計(jì)算查詢和每個(gè)嵌入對(duì)象之間的相似性可能會(huì)變得相當(dāng)耗時(shí)。而使用ANN搜索算法，你可以以一定的準(zhǔn)確性換取速度，并檢索與查詢近似最相似的對(duì)象。

索引：為此，向量數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)向量嵌入進(jìn)行索引。此步驟將向量映射到數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，從而實(shí)現(xiàn)更快的搜索。

你可以把索引看作是把圖書館里的書分成不同的類別，比如作者或流派。但由于嵌入可以包含更復(fù)雜的信息，進(jìn)一步的分類可能是“主角的性別”或“情節(jié)的主要位置”。因此，索引可以幫助您檢索所有可用向量的較小部分，從而加快檢索速度。

我們不會(huì)討論索引算法的技術(shù)細(xì)節(jié)；但是，如果你有興趣進(jìn)一步閱讀，你可能想從查找分層導(dǎo)航小世界（Hierarchical Navigable Small World：HNSW）開始。

相似性度量：為了從索引向量中找到查詢的最近鄰居，向量數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用相似性度量。常見的相似性度量包括余弦相似性、點(diǎn)積、歐幾里得距離、曼哈頓距離和漢明距離（Hamming distance）。

向量數(shù)據(jù)庫(kù)相對(duì)于將向量嵌入存儲(chǔ)在NumPy數(shù)組中的優(yōu)勢(shì)是什么？

我經(jīng)常（已經(jīng)）遇到的一個(gè)問題是：我們不能只使用NumPy數(shù)組來存儲(chǔ)嵌入嗎？——當(dāng)然，如果你沒有很多嵌入，或者你只是在做一個(gè)有趣的愛好項(xiàng)目，你可以這樣做。但正如你已經(jīng)猜到的，當(dāng)你有很多嵌入時(shí)，向量數(shù)據(jù)庫(kù)會(huì)明顯更快，而且你不必把所有東西都保存在內(nèi)存中。

最后，我僅會(huì)簡(jiǎn)短地說一句，因?yàn)橐辽！ち_森塔爾在解釋使用向量數(shù)據(jù)庫(kù)和使用NumPy數(shù)組之間的區(qū)別方面做得比我寫的要好得多。





審核編輯：劉清