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标题: 向量数据库：A Brief Introduction [打印本页]

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作者: lg2446922497    时间: 10 小时前
标题: 向量数据库：A Brief Introduction
作者：GottdesKrieges
向量数据库：A Brief Introduction

向量数据库的基本概念向量数据库主流产品向量数据库的应用场景与关系型数据库的对比

向量数据库（Vector Database）是一种专门用于存储和管理向量数据，并通过向量索引等技术实现高效的向量相似性查询，以召回率等指标衡量性能的数据库系统。
向量数据库的基本概念

以下是关于向量数据库的一些基本概念介绍：

向量表示与嵌入：向量数据库中，数据以向量形式表示，即将各种类型的数据，如文本、图像、音频等，通过特定的算法转换为数字向量，这个过程称为嵌入（Embedding）。例如，文本通过词嵌入技术，将每个词或句子映射为一个低维向量空间中的向量，使得语义相近的文本在向量空间中的距离较近。
相似性度量：用于衡量两个向量之间的相似程度。常见的相似性度量方法有欧几里得距离、余弦相似度、曼哈顿距离等。以余弦相似度为例，它通过计算两个向量夹角的余弦值来判断它们的相似性，值越接近1，表示两个向量越相似。
向量索引结构：为了快速查询向量数据，向量数据库采用特殊的索引结构。如KD树，它是一种基于空间划分的二叉树结构，将向量空间递归地划分为多个子空间，以便快速定位与查询向量相似的向量。还有HNSW（Hierarchical Navigable Small World）索引，它通过构建多层图结构来加速向量的搜索，在高维向量空间中具有较好的性能。
数据插入与更新：与传统关系型数据库不同，向量数据库在插入数据时，需要将数据转换为向量并存储，同时更新相应的索引结构。更新操作可能涉及到向量的修改和索引的调整，以确保数据的一致性和查询性能。
查询类型：向量数据库主要支持基于向量相似性的查询，如查找与给定向量最相似的K个向量（KNN查询）。还可能支持范围查询，即查找在一定相似性范围内的所有向量。例如，在图像检索应用中，通过输入一张查询图像，向量数据库可以快速返回与之相似的若干张图像。
召回率（Recall）：召回率是衡量向量数据库查询性能的一个重要指标。它表示在查询过程中，实际返回的相关向量数量与数据库中所有相关向量数量的比例。例如，如果数据库中共有100个与查询向量相关的向量，而查询操作返回了80个相关向量，那么召回率就是80%。召回率越高，说明查询结果中包含的相关向量越多，查询的准确性也就越高。在实际应用中，通常希望召回率尽可能高，以确保能够找到所有相关的向量数据，但这可能会与查询效率等其他指标产生一定的权衡。
分布式与并行处理：为了处理大规模的向量数据，向量数据库通常支持分布式存储和并行计算。数据可以分布在多个节点上，通过并行计算来加速查询和索引构建等操作。例如，使用分布式文件系统（如HDFS）来存储向量数据，并利用多节点的计算资源进行向量的计算和查询。
数据一致性与事务处理：虽然向量数据库的事务处理不像传统关系型数据库那样严格遵循ACID特性，但仍需要保证一定的数据一致性。例如，在分布式环境下，通过数据复制和一致性协议来确保数据在多个节点之间的一致性，以防止数据丢失或不一致的情况发生。

向量数据库主流产品

以下是一些较为成熟的向量数据库开源产品：

Milvus：由国内团队Zilliz开发，是开源向量数据库中的明星选手。专为大规模检索场景设计，天然支持分布式架构，能轻松处理数亿甚至数十亿级别数据，支持多模态数据的向量检索，可与Kubernetes无缝集成，方便部署和扩展。不过，其部署复杂度较高，对工程能力要求较高。

Milvus官网：https://milvus.io/zh/intro

FAISS：由Meta开发的一款专注于高性能的开源向量检索工具，最大特点是速度快。它提供多种索引结构，如HNSW、IVF等，还支持GPU加速，适用于需要处理大规模向量数据的场景。但它不支持分布式架构，使用门槛较高。

Faiss官网：https://faiss.ai/

Qdrant：一款专注于生产环境的开源向量数据库，兼具高性能和易用性。支持高效的ANN（近似最近邻）检索，性能可靠，并且提供REST API和gRPC接口，对开发者友好。适用于不需要复杂分布式架构的场景，但其社区生态相较FAISS和Milvus略弱。

Qdrant官网：https://qdrant.tech/

Chroma：近年来迅速崛起的向量数据库，专为RAG而设计，简单易用。它直接支持文档存储和检索，能一站式搭建，与LangChain等框架无缝集成，还支持本地部署。适合中小型RAG项目以及初学者或快速开发原型的团队，不过其功能相对简单。

Chroma官网：https://www.trychroma.com/

Annoy：由Spotify创建的一个轻量级且功能强大的向量数据库。专为快速搜索大型数据集而设计，非常适合需要快速响应的应用。它是一个C++库，但支持在Python中使用，通过创建大型的只读文件数据结构，并将这些数据结构映射到内存中，以便许多进程可以共享相同的数据。

Annoy项目：https://github.com/spotify/annoy

Vastbase：海量数据库Vastbase G100是基于国产开源 openGauss 内核开发的企业级关系型数据库。最新版本V3.0 Build 8中新增支持pgvector插件，该插件引入了专用的向量数据类型、运算符和函数，可以直接在Vastbase数据库中高效存储、操作和分析矢量数据。可以基于向量字段创建IVFFlat和HNSW类型的索引，以在高维向量空间内进行有效快速的搜索。

Vastbase官网：https://www.vastdata.com.cn/

向量数据库的应用场景

向量数据库在多个领域有着广泛的应用，以下是一些常见的应用场景：

自然语言处理

语义搜索：向量数据库可以将文本转化为向量，通过计算向量之间的相似性来实现语义搜索。例如，在文档检索系统中，用户输入一个查询语句，向量数据库能够找到与该语句语义最相似的文档，即使文档中的文字与查询语句不完全匹配，也能根据语义相关性进行准确检索。问答系统：将问题和答案都表示为向量，当用户提出问题时，向量数据库可以快速找到最相似的问题向量，并返回对应的答案。这种方式能够处理自然语言的多样性和模糊性，提高问答系统的准确性和效率。文本分类与聚类：根据文本向量的相似性对大量文本进行分类或聚类。例如，将新闻文章、学术论文等按照主题、情感倾向等进行分类，或者将相似主题的文本聚合成簇，便于信息的组织和管理。

计算机视觉

图像检索：把图像的特征提取出来并转化为向量存储在向量数据库中。当用户需要查找特定图像时，输入一张示例图像或描述，向量数据库可以通过计算向量相似度快速找到与之相似的图像，广泛应用于图像搜索引擎、版权保护、安防监控等领域。目标识别与检测：在图像识别任务中，利用向量数据库存储已知物体的特征向量，通过与待识别图像的特征向量进行比对，实现对目标物体的快速识别和检测。例如，在自动驾驶场景中，识别道路上的车辆、行人、交通标志等物体。图像生成与编辑：一些基于生成对抗网络（GAN）或变分自编码器（VAE）的图像生成模型可以与向量数据库结合。通过在向量空间中进行操作，生成新的图像或对现有图像进行编辑，如风格转换、图像修复等。

推荐系统

内容推荐：将用户的兴趣偏好和物品（如商品、文章、视频等）的特征分别表示为向量，通过计算用户向量和物品向量之间的相似度，为用户推荐与其兴趣相似的物品。向量数据库能够快速处理大规模的用户和物品向量数据，实现实时的个性化推荐。协同过滤推荐：基于用户行为数据（如购买记录、浏览历史等）构建用户 - 物品交互矩阵，将其转化为向量空间中的向量。然后利用向量数据库找到与目标用户相似的其他用户，根据这些相似用户的行为为目标用户推荐物品。

生物医药

药物研发：在药物设计中，将化合物的结构信息转化为向量，通过向量数据库搜索与已知活性化合物相似的分子，为新药物的发现提供线索。同时，还可以用于预测药物的活性、毒性等性质，加速药物研发进程。基因序列分析：把基因序列表示为向量，利用向量数据库进行基因序列的比对、分类和相似性搜索。有助于发现新的基因功能、研究物种进化关系以及检测基因突变等。医学图像分析：对医学图像（如CT、MRI等）进行特征提取并转化为向量，向量数据库可用于图像的检索、分类和异常检测，辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定。

与关系型数据库的对比

比较维度	向量数据库	关系型数据库
数据模型	以向量为基本数据单元，通常存储高维向量数据，数据之间的关系通过向量空间中的距离或相似度来表示	以表格形式存储数据，由行和列组成，通过事务处理和约束来维护数据的一致性，数据之间的关系通过外键等机制来建立
存储结构	更注重对向量数据的高效存储和索引，通常采用专门的向量索引结构，如HNSW、IVF等，以支持快速的向量相似性搜索	基于磁盘的页式存储结构较为常见，数据以记录的形式存储在页面中，通过B树等索引结构来提高数据的查询效率
查询方式	主要进行向量相似性查询，如查找与给定向量最相似的若干向量，查询语句通常基于向量计算和相似度度量	使用SQL语言进行查询，支持丰富的查询操作，如SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE等，可通过条件过滤、连接操作等获取所需数据
数据处理能力	擅长处理大规模的向量数据，能够快速进行向量的嵌入、存储和检索，支持对高维数据的高效处理	在处理结构化数据方面表现出色，能够保证数据的一致性和完整性，支持事务处理和复杂的查询逻辑
应用场景	主要应用于人工智能、机器学习、自然语言处理、计算机视觉等领域，如语义搜索、图像检索、推荐系统等	广泛应用于传统的企业级应用、金融系统、电子商务等领域，用于处理结构化的业务数据，如订单管理、客户信息管理等
扩展性	通常具有较好的分布式扩展性，能够轻松应对大规模数据的存储和处理需求，可通过增加节点来扩展性能	在扩展性方面相对较为复杂，尤其是在处理大规模数据和高并发场景时，可能需要进行数据库分片、集群等复杂的架构设计
数据一致性	在一些向量数据库中，数据一致性可能相对较弱，尤其是在分布式环境下，为了追求高性能和可扩展性，可能会采用最终一致性模型	强调强一致性，通过事务处理和约束来确保数据在任何时候都保持一致状态

原文地址：https://blog.csdn.net/Sebastien23/article/details/146281459

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