前言
在人工智能领域，有大量的数据需要有效的处理。随着我们对人工智能应用，如图像识别、语音搜索或推荐引擎的深入研究，数据的性质变得更加复杂。这就是向量数据库发挥作用的地方。与存储标量值的传统数据库不同，向量数据库专门设计用于处理多维数据点(通常称为向量)。这些向量表示多个维度的数据，可以被认为是指向空间中特定方向和大小的箭头。
随着数字时代将我们推进到一个以人工智能和机器学习为主导的时代，向量数据库已经成为存储、搜索和分析高维数据矢量的不可或缺的工具。本文将旨在全面介绍向量数据库，并介绍2023年可用的最佳向量数据库。
什么是向量数据库
向量数据库是一种特殊的数据库，它以多维向量的形式保存信息。根据数据的复杂性和细节，每个向量的维数变化很大，从几个到几千个不等。这些数据可能包括文本、图像、音频和视频，使用各种过程(如机器学习模型、词嵌入或特征提取技术)将其转换为向量。
矢量数据库的主要优点是它能够根据数据的矢量接近度或相似性快速准确地定位和检索数据。这允许基于语义或上下文相关性的搜索，而不是像传统数据库那样仅仅依赖于精确匹配或设置标准。
向量数据库是如何工作的
传统数据库以表格格式存储简单的数据，然向量数据库处理称为向量的复杂数据，并使用独特的搜索方法。
常规数据库搜索精确的数据匹配，而向量数据库使用特定的相似性度量来查找最接近的匹配。向量数据库使用称为“近似最近邻”(Approximate Nearest Neighbor)搜索的特殊搜索技术，其中包括哈希和基于图的搜索等方法。
要真正理解矢量数据库是如何工作的，以及它与传统的关系数据库(如SQL)有何不同，我们必须首先理解嵌入的概念。
非结构化数据(如文本、图像和音频)缺乏预定义的格式，这给传统数据库带来了挑战。为了在人工智能和机器学习应用中利用这些数据，我们需要使用嵌入将其转换为数字表示。
嵌入就像给每一个项（无论是一个词，图像，或其他东西）一个独特的高维数字表示，捕捉其意义或本质。这段数字帮助计算机以更有效和更有意义的方式理解和比较这些项。
这种嵌入过程通常使用为该任务设计的一种特殊的神经网络来实现。例如，单词嵌入将单词转换为向量，这样具有相似含义的单词在向量空间中更接近。这种转换允许算法理解项之间的关系和相似性，设置可以针对不同的数据进行编码，比如CLIP。
从本质上讲，嵌入作为一个桥梁，将非数字数据转换为机器学习模型可以使用的形式，使它们能够更有效地识别数据中的模式和关系。
向量数据库使用案例
向量数据库在实现“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场景：
- 推荐系统：向量数据库可以用于存储用户和物品的特征向量，以便实现个性化推荐。通过计算相似度，可以找到与用户历史行为或兴趣相似的物品，从而提供更好的推荐体验。
- 图像搜索：图像可以表示为高维向量，向量数据库可以用于存储和检索图像数据。用户可以通过查询相似图像来进行图像搜索，这在电子商务、社交媒体和图像库管理等领域非常有用。
- 自然语言处理（NLP）：在NLP任务中，将文本转换为嵌入向量是一种常见的方法。向量数据库可以用于存储文本嵌入向量，以便进行语义搜索、情感分析和文本聚类等任务。
- 语音识别：语音特征可以表示为高维向量，向量数据库可用于存储和检索音频数据。这对于语音识别、说话人识别和音频检索等应用非常重要。
- 3D 模型和点云处理：在计算机图形学和计算机视觉中，3D 模型和点云数据通常表示为向量或嵌入向量。向量数据库可以用于存储和检索这些数据，支持虚拟现实、增强现实和三维建模等应用。
- 网络安全：向量数据库可用于存储网络流量数据、恶意软件特征向量和网络行为模式。这些数据库可以帮助检测异常网络活动和网络入侵。
- 科学研究：在科学研究中，研究人员可以使用向量数据库来存储和分析实验数据，以便进行数据挖掘、模式识别和实验结果比对。
- 物联网（IoT）：物联网设备生成大量数据，包括传感器数据和设备状态信息。向量数据库可以用于存储和检索这些数据，以支持智能城市、智能家居和工业自动化等应用。
- 医疗保健：在医疗领域，向量数据库可用于存储患者的医疗记录、医学图像和基因序列数据。这有助于医疗保健专业人员进行疾病诊断、药物研发和个性化治疗。
2023年5个常见向量数据库
以下列表没有特别的顺序。
1、Chroma
Chroma是开源嵌入数据库。通过为LLM提供可插入的知识，事实和技能，使构建LLM应用程序变得容易，可以轻松地管理文本文档，将文本转换为嵌入，并进行相似度搜索。
主要特点:
- 功能丰富:查询、过滤、密度估计和许多其他功能
- LangChain (Python和javascript)， LlamaIndex都支持
- 在Python notebook 中运行的相同API可扩展到生产集群
2、Pinecone
Pinecone是一个可以托管向量数据库平台。也就是说有背后的而商业公司，有免费使用方案。Pinecone的主要特点包括:
- 支持全托管服务
- 高度可伸缩
- 实时数据摄取
- 低延迟的搜索
- 与LangChain集成
3、Weaviate
Weaviate是一个开源向量数据库。它可以无缝扩展到数十亿个数据对象。Weaviate的一些关键特性是:
- 速度：Weaviate可以在几毫秒内从数百万个对象中快速搜索出最近的10个邻居。
- 灵活性：使用Weaviate，可以在导入或上传自己的数据时对数据进行矢量化，可以利用与OpenAI, Cohere, HuggingFace等平台集成的模块。
- 快速部署：从原型到大规模生产，Weaviate都强调可伸缩性、复制和安全性。
- 搜索扩展:除了快速矢量搜索，Weaviate还提供推荐、摘要和神经搜索框架集成。
4、Qdrant
Qdrant可以作为API服务运行，支持搜索最接近的高维向量。使用Qdrant，可以将嵌入或神经网络编码器转换为应用程序，用于匹配，搜索，推荐等任务。以下是Qdrant的一些关键功能:
- 通用的API：提供OpenAPI v3规范和各种语言的现成客户端。
- 速度和精度：使用自定义HNSW算法进行快速准确的搜索。
- 先进的过滤方法：允许基于相关矢量有效载荷的结果过滤。
- 不同的数据类型：支持字符串匹配、数字范围、地理位置等。
- 可伸缩性：具有水平扩展功能的云原生设计。
- 效率：内置Rust，通过动态查询规划优化资源使用。
5、向量检索服务 DashVector
向量检索服务DashVector基于通义实验室自研的高效向量引擎Proxima内核，提供具备水平拓展能力的云原生、全托管的向量检索服务。DashVector将其强大的向量管理、向量查询等多样化能力，通过简洁易用的SDK/API接口透出，方便被上层AI应用迅速集成，从而为包括大模型生态、多模态AI搜索、分子结构分析在内的多种应用场景，提供所需的高效向量检索能力。
- 多维度高精度：依据不同数据维度和分布选择不同算法或算法组合，根据具体场景需求实现精度和性能之间的平衡。
- 实时在线更新：采用扁平化的索引结构，支持在线大规模向量索引的从0到1的流式构建，实现了索引即增即查、即时落盘，以及实时动态更新。
- 高性能低成本：有限成本下实现最大化性能并满足业务的需求。
- 多场景适配：结合超参调优和复合索引等方法，提高系统的自动化能力，以及增强用户的易用性。
- 超大规模索引构建和检索：引入复合性检索算法，精于工程实现和算法底层优化，低成本实现高效率的检索方法，单片索引可达几十亿的规模。
- 标签+向量检索：在索引算法层实现了“带条件的向量检索”，解决了传统多路归并召回结果不理想的情况，满足组合检索的要求。
- 索引水平扩展：采用非对等分片方法实现分布式检索，支持有限精度下索引的快速合并，与Map-Reduce计算模型可有效结合。
- 异构计算：支持大批量高吞吐的离线检索加速，支持GPU构建邻居图索引，成功实现小批量+低延时+高吞吐的资源利用。
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总结
人工智能和机器学习领域的不断发展凸显了向量数据库在当今以数据为中心的世界中的不可或缺性。这些数据库具有存储、搜索和分析多维数据向量的独特能力，在推动人工智能驱动的应用程序(从推荐系统到基因组分析)方面发挥了重要作用。随着人工智能的不断发展，向量数据库在塑造数据检索、处理和分析的未来方面的作用无疑会越来越大，有望在各领域提供更复杂、更高效、更个性化的解决方案。
