老司機帶你聊聊向量數據庫
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引言隨著人工智能、大數據技術的發展，傳統數據庫已經難以滿足某些復雜應用場景的需求，尤其是在圖像、語音、文本等非結構化數據的處理上，傳統的精確匹配方式已經顯得力不從心。 最近幾年，向量數據庫應運而生，成為了熱門話題。向量數據庫的核心優勢在于它可以通過將數據轉化為高維向量，在相似性計算中找到更為接近的結果，而不再局限于傳統數據庫中對精確匹配的依賴。 如今，越來越多的應用場景，特別是圖片搜索、語音識別正在依靠向量數據庫來解決問題。眾多向量數據庫產品也如雨后春筍不斷冒出，Faiss 、Milvus、Pinecone、Weaviate、Vespa等等。
本文以輕松對話的方式，帶你深入了解向量數據庫的原理與應用，并與傳統數據庫進行對比，探索其背后的技術魅力。 有趣的對話萌新：哥，我聽說過傳統數據庫，但是最近老聽人提什么“向量數據庫”。啥意思啊？我這數據庫小白完全懵逼了……?? 知識人：哈哈，別慌，我來給你大白話解釋。先說傳統數據庫吧，你應該聽過吧？ 萌新：嗯，知道一點，就是那種存數據、查數據的，不是么？ 知識人：對！傳統數據庫的搜索，主要是基于一些索引和排序算法，比如B Tree、LSM Tree、Hash，或者你可能聽過的BM25、TF-IDF這些。簡單說，就是它靠文本的精確匹配來查找數據。?? 萌新：哦，就是我輸入啥關鍵詞，它就去數據庫里找一模一樣的內容，對吧？
知識人：沒錯！比如你想搜索“省兒保”這個關鍵詞，結果數據庫里可能根本沒有存這個詞。它存的其實是“浙江大學醫學院附屬兒童醫院”。因為這兩個詞不一樣，傳統數據庫就直接懵了，找不到東西。?? 萌新：哈哈，那也太笨了吧！明明說的是同一個地方，居然找不到？ 知識人：對！傳統數據庫就是這樣，擅長處理精確的關鍵字匹配，但對于這種有語義關聯的東西，確實力不從心。所以就有了向量數據庫！?? 萌新：哦？這向量數據庫是怎么解決這個問題的？ 知識人：向量數據庫牛就牛在，它不看表面的字，而是通過數學方法，把“省兒保” 和“浙江大學醫學院附屬兒童醫院”這種語義相關的東西給“理解”了。它把每個詞、每段文字轉化成一組數字，也就是所謂的“高維向量”。然后在這些數字之間比相似度。這樣，即使你輸入的詞不完全一樣，它也能找到相關的結果。???? 萌新：哇，那它是怎么做到的？是猜出來的么？ 知識人：可以這么理解。它通過大量的數據訓練，找到詞語、句子或者圖片的相似特征。就像你看一張圖，如果顏色、形狀相似，你會覺得它們很像，對吧？向量數據庫也是類似的原理，把數據分解成很多維度的特征，然后去比對。?? 萌新：原來如此！那它是不是就只適合這些“模糊搜索”？ 知識人：對的！你還記得幾年前淘寶、百度推出的“以圖搜圖”功能嗎？那種場景，用傳統數據庫幾乎搞不定，但向量數據庫可以把圖片拆成各種維度的數值，然后在數據庫里找出和這些維度最相似的內容。說白了，它更擅長處理圖片、語音這種非結構化數據的搜索。??
萌新：聽著挺高大上啊！不過我有點疑問，向量數據庫和傳統的到底差別在哪兒？ 知識人：這就要總結一下了。傳統數據庫靠的是精確查找，擅長找一模一樣的數據，而且它的索引和算法都很成熟。向量數據庫呢，是近似查找，它不是找一模一樣的，而是找“差不多”的東西。理論上，只要我們把對象的特征維度搞得足夠細，它也能做到非常精確的查找。??
萌新：那豈不是說，向量數據庫更聰明，可以解決所有問題？ 知識人：理想很豐滿，現實嘛，向量數據庫雖然強大，但它處理的維度越多，系統負載也越大，計算復雜度會大大增加。所以它一般只是用來做近似查詢，不可能替代所有的數據庫應用。
萌新：明白了！它就是為了做那些傳統數據庫做不到的近似查找，尤其是那些圖片啊、語音啊，或者有語義關聯的東西。 知識人：沒錯！向量數據庫就像給了數據庫一雙“理解”數據的眼睛，它能找到相似的東西，而不僅僅是死板的匹配關鍵字。現在，你對向量數據庫是不是清楚多了？?? 萌新：哈哈，豁然開朗！感覺這東西挺有意思的，以后有機會得好好研究研究！ 知識人：那就對了，歡迎加入數據庫的世界！?? 轉自https://www.cnblogs.com/lyhabc/p/18464431/vector-database-explained 該文章在 2025/1/8 9:58:38 編輯過 |
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