矢量数据库是什么？
矢量数据库用于索引和存储矢量嵌入，以便快速检索和相似性搜索，支持增删改查、元数据过滤、横向扩展、无服务器等功能。
目前我们正处于AI革命中。AI正在颠覆接触到的每个行业，带来创新的同时，也带来了新挑战。大语言模型、生成式AI、语义搜索等应用使得高效的数据处理变得尤为重要。
这些新型应用依赖于矢量嵌入，一种包含语义信息的矢量数据表示方式，对AI理解和长期记忆至关重要。
嵌入是通过AI模型（如大型语言模型）生成的，包含许多属性或特征，使其表示复杂难以管理。在AI和机器学习中，这些特征代表了数据的不同维度，是理解数据模式、关系和结构的关键。
因此，我们需要专门的数据库来处理这类数据。像Pinecone这样的矢量数据库专为嵌入数据优化存储和查询，相比独立的矢量索引工具，矢量数据库提供了传统数据库的功能以及处理矢量嵌入的专业性。
传统的标量数据库无法应对矢量数据的复杂性和规模，因此难以提取洞见并进行实时分析。矢量数据库应运而生，为这种数据类型提供了所需的性能、扩展性和灵活性，使您能够充分利用数据的价值。
矢量数据库正进入新一代，更先进的架构来应对成本和智能扩展问题。无服务器的矢量数据库可以将存储和计算成本分离，从而提供低成本的AI知识支持。
使用矢量数据库，我们可以为AI提供语义信息检索、长期记忆等功能。其工作原理如下：
- •使用嵌入模型创建要索引内容的矢量嵌入。
- •将矢量嵌入插入矢量数据库，并保留对原始内容的引用。
- •当应用程序发出查询时，使用相同的嵌入模型生成查询的矢量嵌入，并通过这些嵌入在数据库中查找相似矢量。
矢量索引与矢量数据库的区别在于，独立的矢量索引工具（如FAISS）可大幅提高检索速度，但缺乏完整的数据库功能。而矢量数据库则针对嵌入数据管理，提供如下优势：
- •数据管理：矢量数据库提供标准的数据插入、删除和更新功能，使矢量数据的管理更便捷，而独立的矢量索引工具则需额外的存储整合工作。
- •元数据存储和过滤：矢量数据库可以存储每个矢量的元数据，并通过元数据过滤器进行精细查询。
- •可扩展性：矢量数据库设计用于支持大规模数据和用户需求，常支持分布式和并行处理。现代矢量数据库还使用无服务器架构来优化规模上的成本。
- •实时更新：矢量数据库通常支持实时数据更新，以保持查询结果的新鲜度，而独立的矢量索引可能需要重新索引来更新数据。
- •备份和集合：矢量数据库可以对数据进行定期备份，Pinecone还允许用户选择特定索引进行备份，便于后续使用。
- •生态系统集成：矢量数据库可轻松集成其他数据处理组件，如ETL管道（Spark）、分析工具（Tableau）等，并与LangChain、LlamaIndex等AI工具链无缝对接。
- •数据安全和访问控制：通常内置数据安全功能和访问控制机制，以保护敏感信息。
矢量数据库的工作方式和传统数据库不同。传统数据库通常存储字符串、数字等标量数据，通过精确匹配进行查询。而矢量数据库则基于相似性度量来查询与输入矢量最相似的数据。
矢量数据库通过一系列算法来实现近似最近邻（ANN）搜索。这些算法包括哈希、量化或基于图的搜索，以优化搜索过程。
以下是常见的矢量数据库处理流程：
- •索引：使用算法（如PQ、LSH或HNSW）对矢量进行索引，将其映射到特定的数据结构，以加速查询。
- •查询：数据库比较查询矢量与已索引的矢量，以找到最近邻。
- •后处理：在某些情况下，数据库对最近邻结果进行重新排名，以输出最终结果。
无服务器矢量数据库
无服务器架构是矢量数据库的下一步发展，它解决了传统矢量数据库的三个主要痛点：
- •计算和存储分离：仅在需要时使用计算资源，减少成本。
- •多租户管理：确保查询频率低的租户不会增加不必要的成本。
- •数据新鲜度：确保新数据在插入后短时间内可查询。Pinecone Serverless在大规模数据插入时可能会稍有延迟，但通过几何分区算法来解决存储和计算的分离问题。
这些分区算法可以划分搜索空间，使查询只聚焦于部分分区，而非整个搜索空间，从而优化了成本和查询延迟。与此同时，矢量数据库会采用一个临时“新鲜层”来缓存最新的数据，在新数据完全索引后将其转移至永久存储。
此外，在多租户环境中，现代矢量数据库需确保不同用户不会在同一硬件上过度共享，以避免增加不必要的延迟。
矢量数据库的核心技术之一是多种相似性度量方法，它们用于比较矢量之间的相似性。这些度量方法包括：
- •余弦相似度：衡量两个向量之间夹角的余弦值，范围从 -1 到 1。1 表示完全相同，0 表示正交，-1 表示方向相反。
- •欧几里得距离：计算向量间的直线距离，范围从 0 到无穷大。0 表示完全相同，更大的值表示差异更大。
- •点积：计算两个向量的乘积，范围从负无穷到正无穷。正值表示方向一致，0 表示正交，负值表示方向相反。
相似性度量的选择会影响矢量数据库的查询结果。每种度量方法有其优缺点，应根据具体使用场景和需求来选择。
过滤功能
除了相似性搜索，矢量数据库还可以基于元数据进行查询过滤。通常会维持一个矢量索引和一个元数据索引，过滤可以在矢量搜索前后进行：
- •预过滤：在矢量搜索之前先过滤元数据，可以减少搜索空间，但可能会忽略不符合过滤条件但却相关的结果。
- •后过滤：在矢量搜索之后再过滤元数据，可确保所有相关结果都被考虑，但增加了处理时间。
为优化过滤性能，矢量数据库会使用高级索引方法或并行处理技术。
数据库操作
矢量数据库还支持一系列高性能数据库操作：
- •分片：将数据分布到多个节点上。常用“分散收集”模式，将查询结果从不同分片收集组合。
- •复制：在多个节点上创建数据副本。分为最终一致性（提高可用性，允许短暂不一致）和强一致性（提高一致性，延迟稍高）。
监控
为了有效管理矢量数据库，监控系统会跟踪CPU、内存、磁盘、网络活动、查询性能及错误率等关键性能指标，以确保数据库健康。
访问控制
访问控制用于管理用户权限，保护敏感数据，确保合规，并记录用户活动，以便进行审计。
备份和集合
矢量数据库还可以对数据进行备份，并允许用户将特定索引保存为“集合”，便于日后恢复和使用。
API和SDK
矢量数据库通常提供易于使用的API和SDK，使开发者能够专注于具体应用（如语义文本搜索、生成式问答、图像相似搜索），而无需关注底层复杂性。
矢量数据库通过针对性功能和灵活的架构，满足了AI应用中矢量嵌入数据管理的需求。Pinecone等数据库帮助开发者免去复杂的算法和架构决策，使其能够更专注于数据洞察和AI解决方案的开发。
在矢量数据库中，几种核心算法支持对矢量嵌入的快速查询和处理，以下是常用的一些算法：
随机投影
随机投影是一种将高维向量降维的方法。通过一个随机投影矩阵将输入向量投影到较低维空间，计算点积，生成一个维度更低但仍保留相似性的矩阵。查询时使用相同的投影矩阵对查询向量降维，再与数据库中的矢量比较，寻找最近邻。
随机投影是一种近似方法，投影质量依赖于投影矩阵的属性。通常，投影矩阵越随机，投影质量越好，但生成随机矩阵在大数据集上的计算成本较高。
产品量化（Product Quantization，PQ）
产品量化是一种有损压缩技术，用于处理高维矢量。其原理是将矢量分割为更小的部分，给每部分分配一个代表代码，以降低表示维度。PQ的流程包括以下步骤：
- •分割：将向量分成几个小段。
- •训练：为每段生成一个“代码簿”，即通过K-means聚类，生成可能代码。
- •编码：将训练好的代码簿分配给每个矢量段，使其使用代码来简化表示。
- •查询：通过分段量化的方法找到与查询向量最相似的矢量。
代码簿的代表性越高，表示的精度越高，但计算成本也更高。PQ在保证计算速度的前提下，能够在精度与效率之间取得平衡。
局部敏感哈希（Locality-Sensitive Hashing，LSH）
LSH是一种通过哈希函数将相似向量分组的方法，用于近似最近邻搜索。LSH通过一系列哈希函数将相似的向量“哈希”到相同的桶中，以加速搜索。查询时使用相同的哈希函数，将查询向量放入桶中，再与桶中其他向量比较。这种方法比遍历整个数据集更高效，但属于近似方法，结果质量取决于哈希函数的特性。
分层可导航小世界（Hierarchical Navigable Small World，HNSW）
HNSW是一种通过构建分层图结构来组织数据的算法，节点间的边表示向量的相似性。查询时，通过这种图结构找到与查询向量相似的节点。这种方法能够快速找到最相近的向量，非常适用于大规模矢量嵌入的数据。
相似性度量方法
这些算法结合了相似性度量方法（如余弦相似度、欧几里得距离）进行相似性计算。选择合适的度量方法将影响结果的准确性和查询速度。
过滤
矢量数据库支持基于元数据的查询过滤。过滤过程可以在矢量搜索前或后进行，以进一步精确查询结果。为优化性能，矢量数据库可使用并行处理技术或高级索引方法来提升过滤效率。
在矢量数据库的操作层面，系统为实现高性能和容错性，通常采用以下技术：
性能与容错性
矢量数据库需要确保即使在部分节点出现故障时，查询也能迅速执行。因此，系统会使用分片和复制技术：
- •
分片（Sharding）：将数据分布到多个节点上，可以通过相似性聚类对数据进行分片，以便将相似的矢量存储在同一分片中。查询时，系统会将请求发送到所有分片并汇总结果，这种方式被称为“分散-收集”模式。
- •
复制（Replication）：为数据创建多个副本，确保即使某个节点失效，其他节点仍然可用。复制有两种一致性模型：
- •最终一致性（Eventual Consistency）：允许数据副本在短时间内不一致，提高可用性、降低延迟，但可能会出现数据冲突。
- •强一致性（Strong Consistency）：在完成写操作之前要求所有副本数据更新完毕，提高数据一致性，但可能会导致更高的延迟。
监控
矢量数据库的管理和维护离不开全面的监控。系统通常会监测以下内容：
- •资源使用：如CPU、内存、磁盘空间和网络活动，及时发现影响数据库性能的潜在问题。
- •查询性能：查询延迟、吞吐量和错误率，反映系统是否存在问题。
- •系统健康：包括节点状态、复制过程等关键组件的运行状态。
访问控制
为了确保数据安全，矢量数据库通常会内置访问控制机制，限制用户对数据的访问和操作权限。访问控制的优势包括：
- •数据保护：防止未经授权的访问，保护敏感信息。
- •合规性：帮助遵守如金融、医疗等行业的隐私和数据保护法规。
- •审计和责任：记录用户在数据库中的活动，便于审计和调查潜在安全事件。
- •灵活性与可扩展性：在用户权限变更时，支持平滑过渡，保证数据安全。
备份与集合
矢量数据库支持定期备份，将备份存储在外部或云存储中，以备灾难恢复。例如，Pinecone允许用户将特定索引备份为“集合”，以便日后使用。备份有助于在数据丢失或损坏时恢复系统，减少停机时间。
API与SDK
矢量数据库通常提供易于使用的API和编程语言特定的SDK，简化与数据库的交互，便于开发者创建高性能的矢量搜索应用。通过API和SDK，开发者可以专注于语义文本搜索、图像相似性搜索、产品推荐等实际应用，而无需关心底层架构的复杂性。
总结
矢量数据库在自然语言处理、计算机视觉等AI领域广泛应用，为管理矢量嵌入数据提供了理想的计算引擎。专为生产环境设计，矢量数据库具备传统标量数据库无法比拟的优势，在处理大规模数据和实时查询时尤为出色。Pinecone等矢量数据库帮助开发者专注于AI解决方案的开发，而无需深入研究底层算法或架构。
至此，我们总结了矢量数据库的关键特性和运作方式。希望这些内容有助于您理解矢量数据库的内部工作原理，并为AI应用充分发挥其潜力。