打造企业智能体(AI Agent)的重要技术-向量数据库

简介: 本篇介绍的是为通用大模型增加专业业务能力的重要技术:向量数据库

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01 向量数据库与智能系统的协同进化

在这个数字化、智能化高速发展的时代,企业追求的不再只是简单的数据存储和查询功能(我们开发的企业应用,绝大多数都是数据的增、删、改查 - CRUD),而是智能化的数据解析能力,更快地做出决策,提供个性化服务,加强安全防护。为了满足这些需求,向量数据库应运而生,成为支撑企业自有智能系统发展的重要技术。

想象一下,如果我们的大脑只能记住事物的名称而不是它们的特性,那生活将会是多么的困难。传统数据库在处理人类、物品或者事件的数字化信息时,常常像这样,只能记念“名称”,即数据的精确值。而在现实世界中,我们往往需要根据特征来找到相似的事物,比如在一幅画中找到相似的颜色块,或在一首歌曲里找出类似的旋律。

向量数据库就好比是给了数据以“特征”,它不仅知道每个物品的名称,还能理解它们的特性和它们之间的相似度。向量数据库存储的是向量数据,这些数据是对物品特征的数值表示,它们能够捕捉到物品的本质属性。在智能系统中,这些向量通常来源于机器学习模型,模型会将图片、语音、文字等信息转换成向量形式,而向量数据库正是管理这些向量的专家。它通过快速比较这些向量之间的距离或相似度,实现了迅速而准确的搜索,这对于推荐系统、自动驾驶汽车的视觉系统、语音识别助手等智能应用至关重要。

研究表明,向量数据的相似性搜索是机器学习和数据科学中的核心问题之一

  • 在《Similarity Search: The Metric Space Approach》一书中,Pavel Zezula 等作者详细讨论了相似性搜索的理论基础和实用技术,这正是向量数据库所擅长的。
  • 在《Deep Learning》一书中,Ian Goodfellow 解释了深度学习模型如何将现实世界的复杂信息转化为向量,这些向量正是向量数据库中管理的数据类型。

总的来说,向量数据库所提供的高效相似度搜索能力,在构筑企业自有智能系统时提供了前所未有的可能性。通过深入了解向量数据库的这些独特功能,我们可以预见到一个更加智能化、个性化的未来。在接下来的篇章中,我们会进一步探索向量数据库的内在工作机制,以及它们如何转化为企业增长和竞争力的关键因素。


02向量数据库基本概念、特点、作用和优势

要完全理解向量数据库,我们需要从它的基础概念说起。向量数据库并不是一个抽象难懂的概念,它其实很接近我们日常生活中的体验。就像我们在购物网站上搜索类似款式的衣服,或者在音乐应用中找到与我们喜爱的歌曲相似风格的歌单一样,向量数据库也是通过寻找数据之间的“相似性”来工作的。


什么是向量数据库?

简单来说,向量数据库是一种专门设计来存储和处理向量形式数据的数据库系统。向量在很多不同的领域都有应用,例如地理信息系统、机器学习、计算机图形学等。在这些领域中,向量数据是一种基本的数据类型,能够表示空间中的点、线、面等对象。向量代表了物品或实体的特征,可以是高维数据点,如一张图像、一段音频或一篇文本的数学表达。在向量数据库中,每个数据点都是一个有序的数值列表,我们可以通过这些数值来量化比较数据点之间的相似程度。


向量数据库与传统数据库的区别

传统数据库,比如关系型数据库,擅长处理结构化数据,如存储在表格中的文本和数字等。它们通过预定义的查询语言(如SQL)来进行精确匹配或条件搜索。这种方式在处理银行交易、客户信息等数据时效果显著,但在处理复杂的模式识别问题时就显得力不从心了。

相比之下,向量数据库不是通过匹配确切的数据值,而是通过一种称为“相似度搜索”的方法来工作。它们可以快速找到与查询向量最相似的数据点,即使这些数据点在数值上并不完全相同。例如,在一个向量数据库中,即使没有完全相同的照片,我们仍然可以找到风格相似的图片。这种能力使得向量数据库在图像和语音识别、自然语言处理以及其他需要高效处理大量高维数据的领域中变得非常有价值。通过这种方式,向量数据库打破了传统数据库的局限,为处理和分析大规模、复杂的数据提供了更为灵活和强大的解决方案。

语义向量存储是一种将数据以向量形式存储的方法,其中数据被编码为具有语义信息的向量。这种方法常见于自然语言处理(NLP)和机器学习领域,尤其是在处理诸如文本、图像和语音数据时。传统的数据存储通常基于原始数据的表征,例如单词的字符串表征,图像的像素表征等。但这种表征方式难以捕获数据之间的复杂关联和内在的语义信息。相比之下,语义向量存储能够保留这些深层次信息,使得相似的数据拥有相近的向量代表,从而使得距离在向量空间中具有语义意义。

语义向量一般通过深度学习模型,例如词嵌入(Word Embedding)、图像嵌入(Image embedding)等得到,这些模型通过大量的数据训练,学习得到每个数据点(如一个词或一张图像)在多维空间中的位置,即该数据点的向量表征。例如,对于文本数据,我们可以使用Word2Vec、GloVe等词嵌入技术将每个词映射为一个高维向量。这些向量捕获了词与词之间的关联,例如语义相似性、句法相似性等。存储的时候,我们存储这些向量而不再存储原始的词。查询的时候,我们可以通过计算向量之间的距离(比如余弦相似性)来找到语义上相近的词。这对许多任务,如文本分类、语义搜索、情感分析等都非常有用。


向量数据库的特点

  • 高效的空间查询:向量数据库借助空间索引技术,可以在大规模的数据集中进行高效的空间查询。例如,找出一定范围内的所有点,或者找出和给定点最近的线。
  • 支持复杂的空间操作:向量数据库支持许多复杂的空间操作,如空间聚合、空间连接、空间分离等。这对于地理信息系统和机器学习等应用非常有用。
  • 丰富的数据类型和操作:向量数据库支持多种向量数据类型(如点、线、多边形等)和多种空间操作(如距离计算、方向判定、空间关系判定等)。
  • 大规模数据支持:向量数据库通常被设计为支持大规模的数据处理。它利用并行计算和分布式存储技术,可以处理千万级甚至亿级的数据。


向量数据库的作用

  • 为机器学习算法提供效率数据存储和查询:在大多数的机器学习算法,特别是监督学习算法中,我们常常需要处理大量的高维向量。向量数据库提供了一种既高效又适应性强的方式来存储和查询这些向量。
  • 实现高效的最近邻查找:在很多AI应用,例如推荐系统、搜索引擎和计算机视觉等,都需要进行最近邻查询(Nearest Neighbor Search)。向量数据库能够在高维空间中进行快速的相似度搜索,帮助AI系统找到最相似的向量或最近的邻居。
  • 大规模语义向量存储查询:在处理文本或者图像数据时,我们通常需要将原始数据转化为语义向量(Embeddings)。这些语义向量就可以存储在向量数据库中,随后的查询或者辅助决策都可以直接基于这些存储的语义向量进行。
  • 模型训练和部署:向量数据库可以用于存储训练样本和机器学习模型的参数。在模型部署中,向量数据库可用于实时查询,提供快速响应。


向量数据库的优势

在构建企业自有的智能系统时,选择正确的技术栈至关重要,这其中向量数据库扮演着核心角色。以下是向量数据库在企业构建自有智能系统时的几大优势:

  • 实时性
    向量数据库的一个突出优势在于它的实时处理能力。由于其设计本身就是为了处理高度复杂的数据结构,向量数据库能够快速地对数据进行索引、搜索和检索。这意味着企业可以在用户交互发生的同时,即时地提供个性化的内容和服务,极大地提升用户体验。
  • 精准度
    通过对数据特征的精确捕捉,向量数据库提供了极高的数据相似性匹配精准度。在推荐系统等应用中,这种精度意味着可以向用户推荐更贴合其兴趣和行为模式的产品,从而增加用户满意度和转化率。
  • 弹性扩展性
    向量数据库通常设计有高度的弹性和可扩展性,可支持从小规模数据集到大规模数据集的无缝扩展。随着企业数据的增长,系统也可以平滑地进行扩展以应对更大的数据处理需求,无需更换底层数据库系统。
  • 多样性与兼容性
    许多向量数据库提供丰富的API和开发工具包,支持各种主流编程语言,使得它们可以轻松地与企业现有的技术栈整合。这种多样性和兼容性使得企业能够在不破坏现有架构的情况下,为其智能系统引入强大的向量处理能力。
  • 开放性
    开源向量数据库产品的开放性为企业提供了透明和可控的技术选项。企业不仅可以自由地定制和优化数据库以满足特定需求,还可以充分利用社区的力量,不断获取最新的技术进展和安全更新。


03向量数据库在智能系统中的应用场景和案例

在自然语言处理(NLP)中,一种常见的案例是使用词嵌入(Word Embedding)技术,如Word2Vec或GloVe,将文本信息转化为语义向量进行存储和处理。

假设我们正在构建一个新闻推荐系统。我们有大量的新闻文章,现在需要根据用户的历史阅读行为来推荐他可能感兴趣的新闻。首先,我们需要对每篇新闻文章的内容进行处理。我们可以通过词嵌入模型,将文章中的每个词转化为一个高维的向量。这样,一篇文章就可以被表示为它包含的单词向量的集合,或者这些单词向量的平均值,或者一些更复杂的方法。这些向量就可以存储在向量数据库中,用来表示每篇文章的语义。

当用户浏览新闻时,我们可以记录下他阅读过的文章。然后,我们可以从向量数据库中提取这些文章的向量表示,计算出用户的阅读偏好。这可以通过计算用户阅读过的所有文章向量的平均值,或者采取一些更复杂的策略来实现。当需要给用户推荐新闻时,我们可以在向量数据库中查询与用户阅读偏好最接近的文章向量。然后,返回这些向量所对应的文章作为推荐结果。

这是一个大致的处理过程。实际应用中可能会更复杂,需要考虑很多因素,例如单词的上下文信息,用户的历史行为,新闻的热度等。但无论如何,语义向量存储是实现这个系统的关键技术之一。


应用场景

  • 电商智能搜索和偏好推荐场景

在电商智能搜索和偏好推荐场景中,向量数据库可以实现基于向量相似度的搜索和推荐功能。例如一个电商平台中包含了各种商品的图像和描述信息,用户在搜索商品时,可以通过图像或者描述信息查询相关的商品,并且还希望能够实现推荐功能,自动向用户推荐可能感兴趣的商品。

用户只需要先将商品的图像和描述信息使用Embedding技术转换为向量表示,并将其存储到向量数据库中。当用户输入查询请求时,向量检索服务可以将其转换为向量表示,然后计算查询向量与向量数据库中所有商品向量的相似度,然后返回相似度最高的几个商品向量。另外,还可以基于用户的历史行为和偏好通过向量检索服务将用户的历史浏览记录和购买记录转化为向量表示,并在向量数据库中查询与该向量最相似以及相似度较高的商品向量,为用户推荐可能感兴趣的商品,提供更加智能和个性化的服务更加高效和优秀的性能与购买体验


  • 自然语言处理等AI问答系统场景

问答系统是属于自然语言处理领域的常见现实应用。典型的问答系统比如通义千问、ChatGPT、在线客户服务系统、QA聊天机器人等。例如在一个问答系统,其中包含了一些预定义的问题和对应的答案。用户希望能够根据输入的问题,自动匹配到最相似的预定义问题,并返回对应的答案。为了实现功能,首先可以通过向量检索服务将预定义的问题和答案转换为向量表示,并将其存储到向量数据库中。其次当用户输入问题时,向量检索服务可以将其转换为向量表示,并在向量数据库中查询与该向量最相似的问题向量。然后使用模型训练、问答推理、后期优化等步骤,实现类似通义千问、ChatGPT等的语言智能交互体系。

  • 图库类网站多模态搜索场景

当前大型的图片素材网站和分享社交应用等,通常都有几亿甚至上百亿的图片量,只能提供简单的文字搜索或者单一的图片搜索方式,用户无法快速地找到所需的图片。而使用DashVector向量检索服务,将图片内容和文本描述以向量形式表示,并将其存储到向量数据库中。当用户搜索时,支持以文搜图,图搜图以及文字+图片组合搜索精确过滤等多种模态的搜索模式,将搜索需求也通过向量表示,在向量数据库中进行相似搜索,帮助用户迅速找到想要的图片,从而提升用户体验。

  • 视频检索场景

在视频检索场景中,例如视频监控系统、影视资源网站、短视频应用等平台,其中包含了各种视频数据。使用向量检索服务通过将视频数据转换为向量表示,并将其存储到向量数据库中。当用户看到一个电影片段或频频截图时,使用视频相似性搜索系统进行基于内容向量的视频检索,从而快速检索出与查询视频最相似的视频,并返回给用户作为搜索结果。同时还可以在向量数据库中使用基于聚类的视频检索方法,对视频进行聚类,并在聚类之间进行快速检索,提高检索效率和准确度。


  • 分子检测与筛选场景

在分子检测中,可以使用分子指纹(例如ECFP、MACCS键等)将分子结构转换为向量表示,并将其存储到向量数据库中。当用户输入查询请求时,可以使用同样的方法将其转换为向量表示,并在向量数据库中查询与该向量最相似的分子向量,并返回给用户作为搜索结果,实现基于分子结构相似度的分子检索和筛选。为分子发现和药物设计提供更加智能和高效的解决方案。

  • 问答系统

企业可以将常见问题及其答案转化为语义向量存储在向量数据库中,实现知识图谱的构建。当用户提出问题时,可以将问题转化为语义向量,通过查询数据库找出最匹配的问题,并返回对应的答案。这使得产品能够提供更准确、更丰富的自动回答,提升用户体验。



应用案例 (国际方面)

  • Pinterest - 使用Milvus提升图像搜索功能

Pinterest是一个著名的图片分享和发现网站,拥有数亿用户和上亿张图片。Pinterest一直在寻求提升其图像搜索功能的智能化水平,以便用户能够更快、更准确地找到他们感兴趣的内容。

挑战:

要处理和索引如此大规模的图像数据,需要一个能够支持高效相似性搜索的系统。传统的数据库在这方面的性能往往不能满足需求。

解决方案:

Pinterest使用向量数据库作为其图像搜索功能的支撑,实现了快速且精确的图像搜索。

结果:

利用向量数据库,Pinterest的图像搜索速度得到了极大的提升。在用户进行图片搜索时,系统可以在短时间内返回数以千计的相关图片。这不仅提升了用户体验,还因为更高效的搜索功能而增加了用户停留时间和互动率。


  • Spotify - 使用Faiss优化音乐推荐系统

Spotify是全球最大的音乐流媒体服务平台之一,拥有庞大的歌曲库和用户群体。Spotify的推荐引擎是其核心功能之一,它的目标是根据用户的音乐口味和行为习惯,推荐新歌和播放列表

挑战:

音乐推荐系统需要分析大量复杂的用户数据和音乐特征,并进行实时的相似性匹配。

解决方案:

Faiss通过将歌曲和用户特征转化为向量,利用其高效的近似最近邻搜索算法来快速匹配用户可能喜欢的音乐。

结果:

Faiss的引入明显提升了Spotify推荐系统的性能,使得音乐推荐更加个性化且响应速度更快。直接提高用户的满意度和平台的用户粘性。


应用案例 (国内方面)

  • 趋势科技(Trend Micro)

有中国企业成功地使用向量数据库来提升其系统的智能化水平。例如,趋势科技(Trend Micro)就是这样的案例之一。趋势科技是一家知名的安全软件公司,它采用向量数据库来提升其服务,尤其是在处理和分析大量的安全数据以便更有效地预测和防范网络威胁方面。

在这个案例中,趋势科技利用向量数据库的高效数据索引和检索能力,能够快速地从庞大的数据集中找出潜在的安全风险,并实现实时的威胁检测。这样不仅提升了网络安全产品的性能,也为客户提供了更加可靠的安全保障。


  • 抖音

根据相关研究资料显示,抖音在进行内容推荐和用户行为分析时,面临着如何处理和分析大量数据的挑战。在这种情况下,向量数据库能够提供有效的数据管理和快速检索能力,尤其是在处理用户生成内容、用户交互和内容推荐算法方面。

抖音利用向量数据库技术,在实验中对干扰进行校正,并通过内部模拟器以及现实世界的实验设置进行测试。这样的应用提高了实验的准确性,进而优化了内容推荐系统的性能,为用户提供更加个性化的内容推荐,增强了用户体验。

通过这些案例,我们可以看到,无论是在图像搜索、音乐推荐、内容推荐系统、数据安全,尤其是在数据密集型和智能化要求较高的领域,向量数据库都发挥了其优势。这有效地提升了企业的数据处理能力,优化用户体验,并在激烈的市场竞争中获得优势。为企业带来了显著的业务提升。


04长期影响与挑战

随着技术的不断演进,向量数据库不仅在当前有着卓越的表现,其长期影响对于企业智能系统的发展也将是深远的。以下是对于未来向量数据库可能带来的几个长期影响的展望:

  • 实时智能决策的普及 - 随着向量数据库的低延迟和高吞吐量特性,企业能更快地从大量数据中提取洞见,实现实时智能决策。这使得企业能够快速响应市场变化,提高竞争力。
  • 智能系统的个性化 - 向量数据库在处理个性化推荐系统方面的能力,将使得企业更好地理解客户需求,提供定制化的服务和产品,从而提升客户满意度和忠诚度。
  • 数据安全与隐私保护 - 随着数据量的增长和智能系统的广泛应用,数据安全和隐私保护将成为一个重要议题。向量数据库需要继续发展更为先进的安全机制,以保证数据的安全性和用户隐私。
  • 跨领域应用的拓展 - 将来,向量数据库技术可期望拓展到更多领域,如医疗健康、自动驾驶、智能制造等,这将为相关行业带来革命性的变革。
  • 挑战与机遇并存 - 尽管向量数据库具有巨大的潜力,但在实施过程中也会遇到诸如技术集成、人才培养和成本管理等挑战。企业需要不断创新,找到平衡点,才能充分利用这项技术带来的机遇。
  • 可持续发展的推动力 - 向量数据库在能效和资源利用方面的优势,有助于推动企业实现可持续发展目标,通过优化资源配置和减少能源消耗,为企业的长期发展提供支撑。

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