向量數據庫原理及選型

向量數據庫

  • 什么是向量
  • 什么是向量數據庫
    • 原理
    • 應用場景
  • 向量數據庫的選型
    • 主流向量數據庫介紹
    • 向量數據庫對比
      • 主流向量數據庫對比表
    • 選型建議

什么是向量

向量是一組有序的數值，表示在多維空間中的位置或方向。向量通常用一個列或行的數字集合來表示，這些數字按順序排列。

在向量數據庫中，向量（Vector） 是一種數學表示形式，用于將數據（如文本、圖像、音頻等）轉換為高維空間中的數值化特征。每個向量由一組有序的數值（浮點數）組成，這些數值描述了數據在多維空間中的位置和特征，使得計算機可以通過數學運算（如計算距離或相似度）來比較和分析數據之間的關系。
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什么是向量數據庫

向量數據庫（Vector database）、向量存儲或向量搜索引擎是一種能夠存儲向量（固定長度的數值列表）及其他數據項的數據庫。向量數據庫通常實現一種或多種近似最近鄰（Approximate Nearest Neighbor，ANN）算法，使用戶可以使用查詢向量搜索數據庫，以檢索最匹配的數據庫記錄。
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通俗的來說，例如你想喝一杯“類似摩卡（向量[12,13,19,8,9]）但苦味更少”的咖啡：

  1. 傳統菜單：只能按名稱選（“摩卡在A10單元格”）。

  2. 向量數據庫：

    • 每款咖啡用5個數字編碼特征（如[甜度, 苦度, 濃度, 奶香, 溫度]）。

    • 計算所有咖啡與摩卡的“數字距離”，秒推最接近的（如[10,9,18,9,8]的焦糖拿鐵）。

原理

1. 向量表示：

  • 數據（文本、圖像、音頻等）通過嵌入模型（如BERT、ResNet）轉換為高維向量（通常數百到數千維），這些向量捕捉了數據的語義或特征信息。

2. 相似度計算：

  • 使用距離度量（如余弦相似度、歐氏距離）量化向量間的相似性。相似度越高，數據相關性越強。

3.高效索引與檢索：

  • 索引結構：采用樹結構（KD-Tree）、哈希（局部敏感哈希，LSH）或圖索引（HNSW）加速搜索。

  • 近似最近鄰（ANN）算法：如FAISS、ScaNN，犧牲少量精度換取高速搜索，適合大規模數據。

  • 分布式架構：通過分片和并行計算（如Elasticsearch的分布式檢索）提升擴展性。

4.數據管理：

  • 支持增刪改查操作，部分系統提供持久化存儲和事務支持，但通常優先考慮性能而非強一致性。

應用場景

  1. 增強檢索（RAG）：

    • 結合大語言模型（LLM），從向量數據庫中檢索上下文信息，提升生成內容的準確性。

  2. 推薦系統：

    • 示例：電商平臺根據用戶行為向量推薦相似商品。

    • 技術：匹配用戶向量與物品向量，計算Top-K相似結果。

  3. 多媒體檢索：

    • 圖像/視頻檢索：以圖搜圖（如Google Images）、視頻片段匹配。

    • 音頻檢索：通過哼唱片段查找歌曲。

  4. 自然語言處理：

    • 語義搜索：用自然語言查詢匹配相關文檔（如ChatGPT的知識檢索）。

    問答系統：從知識庫中檢索與問題語義相近的答案。

  5. 生物信息學：

    • 基因序列比對：通過向量化DNA序列快速查找相似片段。

    • 蛋白質結構預測：比對蛋白質特征向量。

  6. 異常檢測：

    • 金融風控：檢測與正常交易模式偏離的異常向量。

    • 工業物聯網：識別設備傳感器數據中的異常模式。

向量數據庫的選型

主流向量數據庫介紹

  1. Weaviate

    • 簡介：開源/托管的多模態數據庫，支持向量與圖數據混合存儲，內置NLP模型，適用于語義搜索和知識圖譜。

    • 亮點：語義搜索、多模態擴展、GraphQL接口。

    • 場景：知識管理、內容推薦、復雜語義查詢。

      https://github.com/weaviate/weaviate
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  1. Qdrant

    • 簡介：高性能開源向量數據庫，基于Rust實現，支持高效過濾查詢和混合檢索，適合低延遲場景。

    • 亮點：Rust驅動性能、強過濾能力、輕量級部署。

    • 場景：實時推薦、AI實驗室實驗、高并發檢索。

    • https://github.com/qdrant/qdrant

    • https://qdrant.tech/
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  1. Milvus

    • 簡介：企業級開源向量數據庫，支持分布式架構和多種索引算法，專為大規模向量搜索設計。

    • 亮點：可擴展性強、混合查詢（向量+標量）、成熟生態。

    • 場景：電商推薦、圖像檢索、PB級數據處理。

    • https://github.com/milvus-io/milvus

    • https://milvus.io/zh
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  1. MyScale

    • 簡介：全托管云原生數據庫，支持SQL與向量混合查詢，集成OLAP實時分析能力。

    • 亮點：SQL兼容、分析+檢索一體化、云托管免運維。

    • 場景：實時數據分析+搜索、企業級云服務。

    • https://github.com/myscale/myscaledb

    • https://myscale.com/docs/zh/overview/
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  1. pgvector

    • 簡介：PostgreSQL輕量級擴展，為PG生態提供向量支持，適合小型項目快速集成。

    • 亮點：無縫兼容PG、簡單易用、低成本。

    • 場景：已有PG系統的向量增強、輕量級RAG應用。

    • https://github.com/pgvector/pgvector
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  1. Chroma

    • 簡介：輕量級開源向量庫，專注AI應用集成（如LangChain），簡化開發流程。

    • 亮點：API極簡、快速實驗、專注RAG場景。

    • 場景：小型LLM項目、開發者原型驗證。

      https://github.com/chroma-core/chroma?tab=readme-ov-file
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  1. OpenSearch

    • 簡介：開源搜索引擎（AWS維護），通過插件支持向量搜索，兼容Elasticsearch生態。

    • 亮點：混合搜索（文本+向量）、ES生態遷移友好。

    • 場景：AWS環境下的多模態搜索、日志分析增強。

    • https://opensearch.org/docs/latest/

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  1. TiDB Vector

    • 簡介：TiDB的向量擴展，結合HTAP能力，支持事務與分析混合負載。

    • 亮點：事務+向量、分布式架構、企業級擴展。

    • 場景：金融風控、實時分析+檢索一體化。

    • https://github.com/pingcap/tidb

    • https://tidb.net/
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  1. Elasticsearch

    • 簡介：成熟開源搜索引擎，通過插件支持向量功能，適合混合搜索場景。

    • 亮點：全文檢索+向量、生態完善、企業級支持。

    • 場景：日志分析增強、多模態內容平臺。

    • https://www.elastic.co/cn/elasticsearch
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  1. Couchbase

    • 簡介：NoSQL文檔數據庫，通過插件或自定義實現向量搜索，靈活性高。

    • 亮點：多模態數據管理、高擴展性、企業級存儲。

    • 場景：金融、零售行業的多模態數據管理。

    • https://www.couchbase.com/
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  1. VikingDB

    • 簡介：VikingDB 是字節內部的向量數據庫產品，支持大規模、高性能、多場景的向量檢索，是 AI 原生應用程序的基礎設施。

    • 亮點：專注于高性能向量搜索的數據庫，高性能，低延遲。

    • 場景：騰訊云用戶的圖像/視頻搜索、廣告推薦。

    • https://www.volcengine.com/docs/84313/1254442

  1. AnalyticDB

    • 簡介：阿里云向量引擎，支持實時分析與向量檢索，針對電商場景優化。

    • 亮點：實時分析、多模態搜索、阿里云無縫集成。

    • 場景：電商推薦、用戶行為分析、云原生企業應用。

    • https://help.aliyun.com/zh/analyticdb/

向量數據庫對比

主流向量數據庫對比表

名稱開源/托管核心特性索引算法分布式支持語言支持云原生適用場景社區/生態優缺點
Weaviate開源/托管向量搜索、混合搜索、模塊化、可擴展HNSW, IVF??Python, GraphQL??知識圖譜、語義搜索活躍社區，商業托管版優點：開源、可擴展、支持混合搜索、社區豐富；缺點：大型部署需資源較多
Qdrant開源高性能向量相似搜索、過濾功能HNSW??Python, Rust, REST??高吞吐低延遲場景社區增長快，文檔完善優點：高性能、易部署；缺點：生態擴展性較弱
Milvus開源可擴展的向量數據庫、分布式部署HNSW, IVF, ANNOY??Python, Java, Go等??大規模向量搜索、推薦系統活躍社區，Zilliz商業支持優點：高度可擴展；缺點：運維復雜度高
MyScale開源/托管基于ClickHouse的向量搜索支持HNSW, IVF??SQL, Python??實時分析+向量檢索MyScale官方支持優點：高性能、SQL兼容；缺點：社區支持有限
pgvector開源PostgreSQL的向量相似搜索擴展IVFFlat, HNSW?SQL, Python?小型項目、PG生態集成PostgreSQL社區優點：無縫集成PG；缺點：不支持分布式
Chroma開源專為AI應用設計的嵌入式數據庫HNSW?Python?小型項目、LLM增強檢索（RAG）新興社區，簡化API優點：易用性高；缺點：擴展性有限
OpenSearch開源搜索和分析套件，支持向量搜索插件HNSW, IVF??REST, Java, Python??混合搜索（文本+向量）AWS主導，社區中等優點：兼容ES生態；缺點：向量功能需插件
TiDB Vector開源TiDB的向量擴展，支持混合工作負載HNSW, IVF??SQL, Python??企業級混合負載場景PingCAP社區支持優點：事務+向量；缺點：功能較新
Elasticsearch開源/托管分布式搜索和分析引擎，支持向量插件HNSW??REST, Java, Python??混合搜索（文本+向量）成熟生態，企業級支持優點：生態強大；缺點：向量非原生
Couchbase部分開源/托管NoSQL文檔數據庫，原生向量支持有限自定義??Java, Python, .NET??多模態數據管理企業級支持優點：靈活數據模型；缺點：向量需額外開發
VikingDB開源專注于高性能向量搜索的數據庫HNSW??Python, REST??云原生企業級搜索騰訊云官方支持優點：高性能、低延遲；缺點：社區支持較少
AnalyticDB托管云原生數據倉庫，支持大規模數據分析HNSW??SQL, Python??電商推薦、多模態搜索阿里云官方支持優點：PB級數據處理；缺點：非開源

關鍵對比維度說明

  1. 索引算法：

    • HNSW：平衡速度與精度，適合大多數場景。

    • IVF：適合大規模數據分片檢索。

    • IVFFlat：精度高但速度較慢（pgvector默認）。

  2. 分布式支持：

    • ??：適用于企業級海量數據（如Milvus、TiDB Vector）。

    • ?：適合單機或輕量級場景（如Chroma、pgvector）。

  3. 云原生：

    • 托管服務（如VikingDB、AnalyticDB）無需運維，適合快速部署。

    • 開源方案（如Milvus、Qdrant）需自行搭建集群。

  4. 適用場景：

    • 大規模檢索：Milvus、MyScale、TiDB Vector。

    • 輕量級集成：Chroma、pgvector。

    • 云服務：VikingDB（騰訊）、AnalyticDB（阿里）、MyScale。

選型建議

  1. 企業級大規模場景：Milvus、TiDB Vector（兼顧事務與分析）。

  2. 云服務托管：VikingDB（騰訊）、AnalyticDB（阿里）、MyScale。

  3. 輕量級開發：Chroma（RAG）、pgvector（PG生態）。

  4. 高性能與過濾：Qdrant（Rust驅動）、Weaviate（語義+圖混合查詢）。

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