在人工智能（AI）领域，大量数据需要高效处理和处理。 随着我们深入研究人工智能的更高级应用，例如图像识别、语音搜索或推荐引擎，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，向量数据库经过独特设计，可以处理多维数据点（通常称为向量）。 这些向量代表多个维度的数据，可以被认为是指向空间中特定方向和大小的箭头。

随着数字时代推动我们进入人工智能和机器学习主导的时代，向量数据库已成为存储、搜索和分析高维数据向量不可或缺的工具。 本博客旨在全面了解向量数据库、它们在人工智能中日益增长的重要性，并深入探讨 2023 年可用的最佳向量数据库。

1. 什么是向量数据库

向量数据库是一种特定的数据库，它以表示某些特征或品质的多维向量的形式保存信息。

根据数据的复杂性和细节，每个向量的维数可能有很大差异，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，使用机器学习模型、词嵌入或特征提取技术等各种过程将其转换为向量。

向量数据库的主要好处是能够根据向量的邻近性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。

例如，使用向量数据库，您可以：

• 根据旋律和节奏搜索与特定曲调产生共鸣的歌曲。

• 发现与另一篇特定文章在主题和观点上一致的文章。

• 识别反映特定设备的特征和评论的小工具。

1. 向量数据库是如何工作的

传统数据库以表格格式存储单词和数字等简单数据。 然而，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，而向量数据库则使用特定的相似性度量来寻找最接近的匹配。

向量数据库使用称为近似最近邻 (ANN) 搜索的特殊搜索技术，其中包括散列和基于图形的搜索等方法。

要真正理解向量数据库如何工作以及它与 SQL 等传统关系数据库有何不同，我们必须首先了解嵌入的概念。

非结构化数据，例如文本、图像和音频，缺乏预定义的格式，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，使用嵌入将其转换为数字表示。

嵌入就像为每个项目（无论是单词、图像还是其他东西）提供一个独特的代码来捕获其含义或本质。 该代码可以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目。 可以将其视为将一本复杂的书变成一个仍然抓住要点的简短摘要。

这种嵌入过程通常是使用专为该任务设计的特殊神经网络来实现的。 例如，词嵌入将单词转换为向量，使得具有相似含义的单词在向量空间中更接近。

这种转换使算法能够理解项目之间的关系和相似性。

从本质上讲，嵌入充当桥梁，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。

1. 向量数据库使用案例

向量数据库以其独特的功能，由于其在实施“相似性搜索”方面的效率，正在众多行业中占据一席之地。 以下是对其多样化应用的更深入探讨：

1. 提升零售体验

在熙熙攘攘的零售领域，向量数据库正在重塑消费者的购物方式。 它们可以创建先进的推荐系统，打造个性化的购物体验。 例如，在线购物者不仅可以根据过去的购买情况接收产品建议，还可以通过分析产品属性、用户行为和偏好的相似性来接收产品建议。

1. 财务数据分析

金融领域充满了复杂的模式和趋势。 向量数据库擅长分析这些密集数据，帮助金融分析师发现对投资策略至关重要的模式。 通过识别微妙的相似性或偏差，他们可以预测市场走势并制定更明智的投资蓝图。

1. 医疗保健

在医疗保健领域，个性化至关重要。 通过分析基因组序列，载体数据库可以实现更有针对性的医疗治疗，确保医疗解决方案与个体基因组成更紧密地结合。

1. 增强自然语言处理（NLP）应用

数字世界中聊天机器人和虚拟助理的数量正在激增。 这些人工智能驱动的实体在很大程度上依赖于对人类语言的理解。 通过将大量文本数据转换为向量，这些系统可以更准确地理解和响应人类查询。 例如，Talkmap 等公司利用实时自然语言理解，实现更顺畅的客户与代理交互。

1. 媒体分析

从医学扫描到监控录像，准确比较和理解图像的能力至关重要。 向量数据库通过关注图像的基本特征、滤除噪声和失真来简化这一过程。 例如，在交通管理中，可以快速分析视频源中的图像，以优化交通流量并增强公共安全。

1. 异常检测

发现异常值与识别相似性同样重要。 特别是在金融和安全等领域，检测异常可能意味着防止欺诈或预防潜在的安全漏洞。 向量数据库提供了该领域的增强功能，使检测过程更快、更精确。

1. 良好向量数据库的特征

向量数据库已成为强大的工具，可以在广阔的非结构化数据（如图像、视频和文本）中导航，而无需严重依赖人类生成的标签或标签。 当它们的功能与先进的机器学习模型集成时，有可能彻底改变从电子商务到制药等众多领域。 以下是使向量数据库成为游戏规则改变者的一些杰出功能：

1. 可扩展性和适应性

强大的向量数据库可确保随着数据的增长（达到数百万甚至数十亿个元素），它可以轻松地跨多个节点进行扩展。 最好的向量数据库提供适应性，允许用户根据插入率、查询率和底层硬件的变化来调整系统。

1. 多用户支持和数据隐私

容纳多个用户是对数据库的标准期望。 然而，仅仅为每个用户创建一个新的向量数据库效率不高。 向量数据库优先考虑数据隔离，确保对一个数据集合所做的任何更改都不会被其他数据集合看到，除非所有者有意共享。 这不仅支持多租户，还保证了数据的隐私和安全。

1. 全面的API套件

真实有效的数据库提供全套API和SDK。 这确保了系统可以与不同的应用程序交互并可以得到有效的管理。 Pinecone等领先的向量数据库提供了Python、Node、Go、Java等多种编程语言的SDK，保证了开发和管理的灵活性。

1. 人性化的界面

1. 向量数据库中的用户友好界面在减少与新技术相关的陡峭学习曲线方面发挥着关键作用。 这些界面提供了直观的概览、轻松的导航以及对原本可能会被掩盖的功能的访问。

1. 2023年5个常见向量数据库

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

1. 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

1. 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向量化，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：除了快速向量搜索，Weaviate还提供推荐、摘要和神经搜索框架集成。

1. Faiss

Faiss是一个用于快速搜索相似性和密集向量的聚类的开源库。它包含能够在不同大小的向量集中搜索的算法，甚至可以处理那些超过内存容量的向量集。此Faiss还提供了用于评估和调整参数的辅助代码。

虽然它主要是用c++编写的，但它完全支持Python/NumPy集成。它的一些关键算法也可用于GPU执行。Faiss的主要开发工作由Meta的基础人工智能研究小组承担。

1. 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：允许基于相关向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。

1. 人工智能的兴起和向量数据库的影响

向量数据库专门存储高维向量，从而实现快速、准确的相似性搜索。 随着人工智能模型，特别是自然语言处理和计算机视觉领域的模型，生成并使用这些向量，对高效存储和检索系统的需求变得至关重要。 这就是向量数据库发挥作用的地方，为这些人工智能驱动的应用程序提供高度优化的环境。

人工智能和向量数据库之间这种关系的一个典型例子是 GPT-3 等大型语言模型 (LLM) 的出现。

这些模型旨在通过处理大量数据并将其转换为高维向量来理解和生成类似人类的文本。 

基于 GPT-3 和类似模型构建的应用程序严重依赖向量数据库来有效管理和查询这些向量。 这种依赖的原因在于这些模型处理的数据量巨大且复杂。 例如，GPT-3 拥有 1750 亿个参数，会产生大量向量化数据，而传统数据库难以有效处理这些数据。

1. 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。

我们介绍了5个常用的向量数据库如Chroma、Pinecone、Weaviate、Faiss和Qdrant，它们每个都提供了独特的功能和创新。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，有望在各个领域提供更复杂、更高效、更个性化的解决方案。

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