近些年來，向量數(shù)據(jù)庫引起業(yè)界的廣泛關注，一個相關事實是許多向量數(shù)據(jù)庫初創(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，但也許直到現(xiàn)在才真正關心向量數(shù)據(jù)庫——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單回答上面的問題，那就讓我們直接進入話題吧。

1、定義：什么是向量數(shù)據(jù)庫？

向量數(shù)據(jù)庫是一種以向量嵌入（高維向量）方式存儲和管理非結構化數(shù)據(jù)（如文本、圖像或音頻）的數(shù)據(jù)庫，以便于快速查找和檢索類似對象。

如果這個定義只會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行解釋。本文的靈感來自 WIRED 的 5 級視頻系列（https://www.wired.com/video/series/5-levels），本文將揭示向量數(shù)據(jù)庫在以下三個難度級別中的內(nèi)容：

• 最淺顯的解釋

• 向數(shù)字原住民和技術愛好者解釋向量數(shù)據(jù)庫

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

2、向量數(shù)據(jù)庫：最淺面的解釋

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

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1)向量數(shù)據(jù)庫背后的直覺

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)一個查詢而不是一個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》或關于一個和你一樣喜歡吃美食的主角？

如果你沒有時間瀏覽書架，最快的方法是向圖書管理員征求他們的推薦，因為他們讀過很多書，會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，因為向量數(shù)據(jù)庫旨在存儲關于對象（例如書籍）的復雜信息（例如書籍的情節(jié)）。因此，向量數(shù)據(jù)庫可以幫助你根據(jù)特定的查詢（例如，一本關于…的書）而不是一些預定義的屬性（例如，作者）來查找對象，就像圖書管理員一樣。

3、向數(shù)字原住民和技術愛好者解釋向量數(shù)據(jù)庫

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

如果你去圖書館，通常角落里會有一臺電腦，可以幫助你找到一本具有更具體屬性的書，比如書名、國際標準圖書編號、出版年份或一些關鍵詞。根據(jù)輸入的值，就可以查詢存儲可用書籍信息的數(shù)據(jù)庫。不過，這個數(shù)據(jù)庫通常是一個傳統(tǒng)的關系數(shù)據(jù)庫。

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1）關系數(shù)據(jù)庫和向量數(shù)據(jù)庫之間的區(qū)別是什么？

關系數(shù)據(jù)庫和向量數(shù)據(jù)庫之間的主要區(qū)別在于它們存儲的數(shù)據(jù)類型。雖然關系數(shù)據(jù)庫是為適合表的結構化數(shù)據(jù)而設計的，但是，向量數(shù)據(jù)庫即是為非結構化數(shù)據(jù)（如文本或圖像）而設計的。

存儲的數(shù)據(jù)類型也會影響數(shù)據(jù)的檢索方式：在關系數(shù)據(jù)庫中，查詢結果基于特定關鍵字的匹配。在向量數(shù)據(jù)庫中，查詢結果是基于相似性進行的。

你可以把傳統(tǒng)的關系數(shù)據(jù)庫想象成電子表格。它們非常適合存儲結構數(shù)據(jù)，例如關于一本書的基本信息（例如，標題、作者、ISBN 等），因為這類信息可以存儲在列中，非常適合過濾和排序。

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

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

這是關系數(shù)據(jù)庫的一個限制：你必須添加你認為某人可能需要的所有信息才能找到該特定項目。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，并且不能保證完整性。

然而，這正是向量數(shù)據(jù)庫發(fā)揮作用的地方！

不過，你首先需要先來了解一下一個叫做向量嵌入（vector embeddings）的概念。

今天的機器學習（ML）算法可以將給定的對象（例如，單詞或文本）轉換為保留該對象信息的數(shù)字表示。想象一下，你給一個 ML 模型一個詞（例如，“食物”），然后這個 ML 模型發(fā)揮了它的魔力，給你返回了一長串數(shù)字。這個長長的數(shù)字列表是單詞的數(shù)字表示，即稱為向量嵌入。

因為這些嵌入是一長串數(shù)字，所以我們稱之為高維。讓我們假設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），都被分組在一個相似的角落里，而其他單詞如“自行車”（bicycle）和“汽車”（car），則在這個向量空間中靠近在一起，但在不同的角落里。

數(shù)字表示使我們能夠將數(shù)學計算應用于通常不適合計算的對象，如單詞。例如，除非將單詞替換為其嵌入；否則，以下計算將不起作用：

drink - food + hungry = thirsty

因為我們可以使用嵌入進行計算，所以我們也可以計算一對嵌入對象之間的距離。兩個嵌入對象之間的距離越近，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，并將這些嵌入存儲在向量數(shù)據(jù)庫中。現(xiàn)在，當你想找到一本“主角喜歡食物的童書”時，你的查詢也會被嵌入，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》。

2）向量數(shù)據(jù)庫的使用情況是什么？

事實上，向量數(shù)據(jù)庫在大型語言模型（LLM）的宣傳開始之前就已經(jīng)存在了。最初，它們被應用于推薦系統(tǒng)中，因為它們可以快速找到給定查詢的相似對象。但是，由于它們可以為大型語言模型提供長期記憶，因此最近也被應用于問答應用程序中。

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

如果在打開本文之前，你已經(jīng)猜到向量數(shù)據(jù)庫可能是存儲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的算法。

1）向量數(shù)據(jù)庫是如何工作的？

向量數(shù)據(jù)庫能夠快速檢索查詢中的類似對象，因為它們已經(jīng)預先計算過了。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算相似性。

正如你所能想象的，當你有數(shù)百萬個嵌入時，用簡單的 k 近鄰（kNN）算法計算查詢和每個嵌入對象之間的相似性可能會變得相當耗時。而使用 ANN 搜索算法，你可以以一定的準確性換取速度，并檢索與查詢近似最相似的對象。

索引：為此，向量數(shù)據(jù)庫對向量嵌入進行索引。此步驟將向量映射到數(shù)據(jù)結構，從而實現(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雜的信息，進一步的分類可能是“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。

我們不會討論索引算法的技術細節(jié)；但是，如果你有興趣進一步閱讀，你可能想從查找分層導航小世界（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)庫應用相似性度量。常見的相似性度量包括余弦相似性、點積、歐幾里得距離、曼哈頓距離和漢明距離（Hamming distance）。

2）向量數(shù)據(jù)庫相對于將向量嵌入存儲在 NumPy 數(shù)組中的優(yōu)勢是什么？

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

以上為本次所有分享內(nèi)容