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老司機帶你聊聊向量數(shù)據(jù)庫

freeflydom
2025年1月8日 9:58 本文熱度 322

引言

隨著人工智能、大數(shù)據(jù)技術的發(fā)展,傳統(tǒng)數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)的處理上,傳統(tǒng)的精確匹配方式已經顯得力不從心。 最近幾年,向量數(shù)據(jù)庫應運而生,成為了熱門話題。向量數(shù)據(jù)庫的核心優(yōu)勢在于它可以通過將數(shù)據(jù)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(tǒng)數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)庫來解決問題。眾多向量數(shù)據(jù)庫產品也如雨后春筍不斷冒出,F(xiàn)aiss 、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(shù)據(jù)庫的原理與應用,并與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)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(tǒng)數(shù)據(jù)庫,但是最近老聽人提什么“向量數(shù)據(jù)庫”。啥意思啊?我這數(shù)據(jù)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(tǒng)數(shù)據(jù)庫吧,你應該聽過吧?

萌新:嗯,知道一點,就是那種存數(shù)據(jù)、查數(shù)據(jù)的,不是么?

知識人:對!傳統(tǒng)數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)。??

萌新:哦,就是我輸入啥關鍵詞,它就去數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)庫里可能根本沒有存這個詞。它存的其實是“浙江大學醫(yī)學院附屬兒童醫(yī)院”。因為這兩個詞不一樣,傳統(tǒng)數(shù)據(jù)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(tǒng)數(shù)據(jù)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(lián)的東西,確實力不從心。所以就有了向量數(shù)據(jù)庫!??

萌新:哦?這向量數(shù)據(jù)庫是怎么解決這個問題的?

知識人:向量數(shù)據(jù)庫牛就牛在,它不看表面的字,而是通過數(shù)學方法,把“省兒保” 和“浙江大學醫(yī)學院附屬兒童醫(yī)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(shù)字,也就是所謂的“高維向量”。然后在這些數(shù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)庫也是類似的原理,把數(shù)據(jù)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(tǒng)數(shù)據(jù)庫幾乎搞不定,但向量數(shù)據(jù)庫可以把圖片拆成各種維度的數(shù)值,然后在數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)的搜索。??

 

萌新:聽著挺高大上啊!不過我有點疑問,向量數(shù)據(jù)庫和傳統(tǒng)的到底差別在哪兒?

知識人:這就要總結一下了。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫靠的是精確查找,擅長找一模一樣的數(shù)據(jù),而且它的索引和算法都很成熟。向量數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)庫更聰明,可以解決所有問題?

知識人:理想很豐滿,現(xiàn)實嘛,向量數(shù)據(jù)庫雖然強大,但它處理的維度越多,系統(tǒng)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(shù)據(jù)庫應用。

萌新:明白了!它就是為了做那些傳統(tǒng)數(shù)據(jù)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(lián)的東西。

知識人:沒錯!向量數(shù)據(jù)庫就像給了數(shù)據(jù)庫一雙“理解”數(shù)據(jù)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(xiàn)在,你對向量數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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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