向量数据库简介
2024-01-29 10:52 abce 阅读(54) 评论(0) 编辑 收藏 举报学习一下什么是向量数据库，原文地址：https://www.percona.com/blog/an-introduction-to-vector-databases/
设想一下，地球的南半球即将进入冬季，而你想要去 Patagonia 旅行，因此你需要买几件舒适的衣服。你打开谷歌浏览器，并在搜索框输入"适合 Patagonia 天气的夹克衫 "，并没有考虑特定的品牌，但搜索结果却是那个特定的品牌。这是怎么回事？可能是缺乏语境上下文（ Patagonia 是一个品牌还是一个地方？） 有人可能会说，可以通过给名称添加类别来完善数据库，这样就可以把"苹果"作为一种水果和一家公司来存储，或者把" Patagonia "作为一个地方和一个品牌来存储。这会增加数据库模型的复杂性，而且可能需要更多时间来执行查询，但这是可行的。
现在，你在网上看到了一件漂亮夹克的图片，并想通过图片进行搜索。当搜索条件是图片时，数据库的面罩下会发生什么样的神奇变化，才能解决查询问题？图像的哈希版本？但如何比较形状和颜色？如何知道它是夹克而不是白大褂？如何以高效和可搜索的方式存储所有这些数据？请进入向量数据库。
Math detour
向量是一种数学对象，用于表示具有大小和方向的量。它可以表示为数字数组，其中每个元素对应一个特定维度：
例如，上述向量用 (-2,3) 表示。这是一个二维向量，也可以是三维向量：
这个代表（2,1,3）。正如你所看到的，这里多了一个维度，但实际上你可以从 N 个维度进行计算！这就是线性代数所涵盖的主题。
但这和数据库有什么关系呢？实际上，这不是数据库本身的问题，而是用向量表示的数据的问题。而这些数据都存储在数据库中。
向量和数据库
在向量数据库中，向量以机器可以理解的格式表示文本、图像、声音等复杂数据。它将定性属性转化为定量特征，可以通过数学运算轻松进行比较。
如果我们回到夹克的例子，夹克的每个定性属性，如尺码：M、颜色：蓝色、袖子：长、面料：棉，等等，都可以被机器理解：都可以成为整个向量的一个值，也可以成为一个数字。
另一个很好的例子是面部识别。
将每个面部特征想象成一个维度（嘴、鼻子、眼睛、你隐藏的皱纹）。每个人的这些特征的独特组合就形成了他们的面部向量。
当你把照片上传到未来的面部识别系统时，系统会将其向量与存储的已知人物向量进行比较。如果找到一个接近的匹配，Bingo! 人就被识别出来了！
创建向量，也称为"嵌入"(EMBEDDINGS)
嵌入(EMBEDDINGS)是数据点的向量表示，可以捕捉其语义。关键是"语义"。为什么？因为这样你就可以使用文本的含义与图像的含义进行比较！这就是机器如何判定"冬季夹克"这个短语正确描述了冬季夹克的图片。这就是所谓的"语义搜索"。
嵌入如何生成？机器学习。嵌入过程的实际重任是在一个训练有素的模型中完成的。用户可以创建自己的模型，也可以使用适合自己需要的预训练模型。"Sentence Transformer"是一个很好的嵌入文本和图片的开源库。不过，其用法不在本文讨论范围之内。
嵌入的存储和搜索
现在我们知道，向量数据库存储的是......向量。但这些向量代表实体，包含描述和意义。为了尽可能详细地描述对象，我们可能需要尽可能多的维度。这就是所谓的高维空间。
高维数据
这是指具有大量属性的数据。一首歌可以用节奏、乐器、速度、音高、长度、主题、音调等来描述。每一个属性都是一个新的维度。
随着维数的增加，向量空间的体积也随之增大。增长幅度很大。高维度可以存储大量的细节，但在管理和搜索这些数据时也会付出代价。这就是所谓的"维度诅咒"。随着维度的增加，数据点之间的距离变得意义不大。搜索相似点的计算复杂度会变得非常昂贵，以至于不合理。要缓解这一问题，降维技术是关键。像"特征选择"、"哈希"和"主成分分析(PCA)" 等技术都能很好地解决这个问题。
距离度量(Distance metrics)
好了，我的向量数据库中有了嵌入。现在怎么办？就是现在： 更多数学。
距离度量是确定向量空间中两点之间"距离"的数学函数。不同的距离度量可以表示数据不同方面之间的关系。最常用的有：
·欧氏距离(Euclidean Distance)： 对向量的大小非常敏感
·曼哈顿距离(Manhattan Distance)： 适用于图像检索和金融分析
·余弦距离(Jaccard Similarity)： 非常适合评估文本相似性，在这种情况下，单词的频率没有实际意义那么重要。
·Jaccard 相似度： 用于根据购买历史查找相似客户
搜索相似度:最终目标
Source: https://weaviate.io/blog/distance-metrics-in-vector-search
归根结底，所有这些都是为了找到相似的东西,快速、准确。这可以通过 K-近邻（KNN）和近似近邻（ANN）等算法来实现，每种算法都各有利弊。这些算法是数据库引擎的一部分，已经实现并可随时使用。但与其他数据库一样，索引是缩短执行时间的关键。
通过在特定维度上创建索引，向量数据库可以大大加快相似性搜索操作。一些常用的索引选项包括：
·Flat index ·Inverted File Index (IVF) ·Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah (ANNOY) ·Product Quantization (PQ) ·Hierarchical Navigable Small World (HNSW)
向量数据库和向量存储
向量数据库从零开始设计，用于存储、索引和查询向量数据。例如 Pinecone 和 Quadrant。
向量存储是一种用于常规传统存储和搜索的数据库，但也能存储和检索向量数据：
ClickHouse (https://clickhouse.com/blog/vector-search-clickhouse-p1) 和使用 pg_vector 扩展的 PostgreSQL（请参阅此处的精彩演示：https://www.percona.com/blog/create-an-ai-expert-with-open-source-tools-and-pgvector/）。
总结
人工智能和机器学习正在推动技术的发展，这不仅体现在最终用户所看到的突破性成就上（ChatGPT、Bard、Copilot 等），还体现在其背后所发生的事情上。经过 ML 训练的模型需要特定的数据库来满足其需求，而该行业正在跟上这些要求。摆在我们面前的是一场持久的考验，以及与开源领域的融合，是激动人心的时刻！
