ModelScope可以适配什么向量数据库?

ModelScope（魔搭社区）可以适配多种向量数据库，以支持文本、图像等多模态数据的向量化处理与检索。以下是具体的适配情况及相关说明：

1. DashVector

DashVector 是阿里云提供的高性能向量数据库，专为向量检索场景设计，能够高效存储和查询高维向量数据。ModelScope 的模型生成的向量可以直接存储到 DashVector 中，并通过其 API 实现快速检索。

• 主要功能：

  • 支持文本向量和图像向量的存储与检索。
  • 提供灵活的向量维度配置，确保与 ModelScope 模型生成的向量维度一致。
  • 支持多种距离度量方式（如余弦相似度、欧氏距离等），满足不同场景需求。

• 使用示例：

  from dashvector import Client
  
  client = Client(
    api_key='{your-dashvector-api-key}',
    endpoint='{your-dashvector-cluster-endpoint}'
  )
  
  # 创建集合并插入向量
  rsp = client.create('example-collection', dimension=768)
  collection = client.get('example-collection')
  collection.insert(('ID1', vector_data))
  

2. AnalyticDB for PostgreSQL

AnalyticDB for PostgreSQL 是阿里云提供的一种支持向量检索的数据库服务，适用于需要结合结构化数据和向量数据进行复杂查询的场景。ModelScope 的向量数据可以通过该数据库实现高效的存储与检索。

• 主要特点：
  • 支持向量类型字段，可直接存储高维向量。
  • 提供图搜 API，支持以图搜图或以文搜图的应用场景。
  • 结合 SQL 查询能力，支持复杂的多条件检索。

3. Tablestore

Tablestore 是阿里云的分布式 NoSQL 数据库，支持多元索引功能，能够用于存储和检索向量数据。ModelScope 的文本向量可以通过 Tablestore 的多元索引实现高效的向量检索。

• 适配要求：

  • 向量维度、数据类型和距离度量算法需与 ModelScope 模型的配置保持一致。例如，如果模型生成的向量是 256 维、Float32 类型且使用欧氏距离，则在 Tablestore 中创建多元索引时也需设置相同的参数。
  • 注意事项：如果 ModelScope 生成的向量未归一化，建议在 Tablestore 中选择欧氏距离作为距离度量算法。

• 使用示例：

  from tablestore import OTSClient, Row, Condition, INF_MIN, INF_MAX
  
  client = OTSClient('{endpoint}', '{access_key_id}', '{access_key_secret}', '{instance_name}')
  # 插入向量数据
  row = Row([('vector_column', vector_data)])
  client.put_row('{table_name}', row)
  

4. 其他向量数据库

除了上述阿里云原生的向量数据库外，ModelScope 还可以适配其他第三方向量数据库，例如： - Milvus：开源向量数据库，支持大规模向量存储与检索。 - Pinecone：云端托管的向量数据库，专注于实时向量检索。 - FAISS：Facebook 开源的向量检索库，适合离线批量处理。

这些数据库通常需要用户自行配置与 ModelScope 的集成，但其核心原理与 DashVector 类似，即通过将 ModelScope 生成的向量存储到数据库中，并利用数据库的检索功能实现高效的相似性搜索。

重要提醒

• 向量维度一致性：无论使用哪种向量数据库，都需要确保数据库中的向量维度与 ModelScope 模型生成的向量维度一致。
• 距离度量算法匹配：根据模型生成向量的特点（如是否归一化），选择合适的距离度量算法（如余弦相似度或欧氏距离）。
• API 密钥与端点配置：在使用 DashVector 或其他云服务时，请确保正确配置 API 密钥和集群端点，否则可能导致连接失败。

通过以上适配方案，ModelScope 能够灵活地与多种向量数据库集成，满足不同场景下的向量存储与检索需求。