Векторные базы данных: объяснение простым языком
Традиционные базы данных отлично справляются с хранением структурированных данных в аккуратных строках и столбцах, но испытывают трудности с неупорядоченной реальностью современных данных. Когда вы ищете «кроссовки для бега» в базе данных интернет-магазина, вы упустите «обувь для джоггинга» или «марафонки», потому что традиционные базы данных сопоставляют только точные ключевые слова. Они не могут понять, что эти товары концептуально похожи. Это ограничение становится критичным при работе с изображениями, документами или любыми неструктурированными данными, которые составляют 80% современной информации. Векторные базы данных решают эту фундаментальную проблему, понимая смысл, а не просто сопоставляя текст.
Ключевые выводы
- Векторные базы данных хранят данные в виде математических представлений (эмбеддингов), которые отражают семантическое значение
- Они обеспечивают поиск по сходству для текста, изображений и других типов неструктурированных данных
- Алгоритмы приближенного поиска ближайших соседей (ANN) делают векторный поиск практичным в масштабе
- Типичные применения включают семантический поиск, RAG для LLM и рекомендательные системы
Что такое векторные базы данных?
Векторная база данных хранит и ищет данные на основе математических представлений, называемых эмбеддингами (embeddings). Представьте эмбеддинги как координаты в многомерном пространстве — похожие элементы группируются вместе, а различные элементы находятся далеко друг от друга. Когда вы ищете «ноутбук», база данных находит элементы рядом с этой точкой в пространстве, включая «портативный компьютер» или «лэптоп», даже без совпадения ключевых слов.
В отличие от векторного индекса (например, FAISS), который обрабатывает только компонент поиска, векторная база данных обеспечивает полное управление данными: CRUD-операции, фильтрацию по метаданным, горизонтальное масштабирование и готовые к продакшену функции, такие как резервное копирование и контроль доступа. Это разница между наличием алгоритма поиска и полноценной системой управления базами данных.
Как эмбеддинги преобразуют данные в векторы для поиска
Эмбеддинги преобразуют любые данные — текст, изображения, аудио — в числовые векторы, которые отражают семантическое значение. Популярные модели, такие как text-embedding-ada-002 от OpenAI, BERT от Google или открытые альтернативы вроде Sentence-BERT, выполняют это преобразование. Предложение становится вектором из 768 или 1536 измерений, где каждое число представляет какой-то аспект его значения.
Рассмотрим, как «кот» и «котёнок» создают похожие векторы, потому что они семантически связаны, в то время как «кот» и «самолёт» генерируют векторы, находящиеся далеко друг от друга в векторном пространстве. Это математическое представление позволяет компьютерам понимать концептуальное сходство так же естественно, как это делают люди.
Механика векторного поиска
Векторный поиск находит похожие элементы, измеряя расстояния между векторами. Когда вы делаете запрос к векторной базе данных, она преобразует ваш поисковый запрос в вектор, а затем находит ближайшие векторы в базе данных. Процесс включает три ключевых компонента:
Метрики расстояния определяют, как рассчитывается сходство. Косинусное сходство хорошо работает для текста (измеряя направленное сходство), в то время как евклидово расстояние подходит для пространственных данных. Скалярное произведение обеспечивает вычислительную эффективность для предварительно нормализованных векторов.
Алгоритмы приближенного поиска ближайших соседей (ANN) делают поиск практичным в масштабе. Вместо сравнения вашего запроса с миллионами векторов (что заняло бы секунды), алгоритмы ANN, такие как HNSW (Hierarchical Navigable Small World), организуют векторы в навигируемые структуры. Они жертвуют идеальной точностью ради значительного увеличения скорости — находя результаты за миллисекунды с минимальной потерей точности.
Структуры индексирования организуют векторы для эффективного извлечения. HNSW строит многослойные графы, IVF (Inverted File) создаёт кластеры, а LSH (Locality-Sensitive Hashing) использует хеш-функции для группировки похожих элементов. Обратите внимание, что pgvector по умолчанию поддерживает точный поиск ближайших соседей с опциональным приближенным индексированием через IVF-Flat или HNSW для больших наборов данных.
Discover how at OpenReplay.com.
Реальные применения
Семантический поиск обеспечивает современный поисковый опыт. Вместо требования точного совпадения ключевых слов приложения понимают намерение пользователя. Сайты электронной коммерции находят товары на основе смысла, системы поддержки извлекают релевантную документацию, а контентные платформы предлагают связанные статьи — всё через векторный поиск.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) предоставляет LLM доступ к актуальной, специфической информации. Когда ChatGPT нужны факты о политиках вашей компании, RAG извлекает релевантные документы из векторной базы данных, предоставляя контекст для точных ответов. Этот паттерн стал важнейшей AI-инфраструктурой для продакшен-приложений с LLM.
Рекомендательные системы используют векторное сходство для поиска связанных элементов. Netflix предлагает шоу, находя векторы, похожие на вашу историю просмотров. Spotify создаёт плейлисты, кластеризуя векторы песен. Платформы электронной коммерции рекомендуют товары, сравнивая векторы поведения пользователей.
Мультимодальный поиск позволяет искать по разным типам данных. Находите изображения по текстовым описаниям, обнаруживайте похожие песни, напевая мелодию, или находите видеофрагменты, соответствующие текстовому запросу. Векторные базы данных делают эти кросс-модальные поиски возможными, представляя различные типы данных в едином векторном пространстве.
Выбор правильной векторной базы данных
Выбор зависит от ваших конкретных потребностей. Управляемые решения, такие как Pinecone или Weaviate Cloud, минимизируют операционные издержки. Открытые варианты, такие как Qdrant или Milvus, предлагают гибкость и контроль. Для существующих пользователей PostgreSQL pgvector предоставляет векторные возможности без внедрения новой инфраструктуры. Легковесные решения, такие как Chroma, хорошо работают для прототипов и небольших приложений.
Учитывайте факторы помимо функций: требования к задержке запросов, размер набора данных, частоту обновлений и бюджетные ограничения — всё это влияет на выбор.
Заключение
Векторные базы данных представляют фундаментальный сдвиг в том, как мы храним и извлекаем информацию. Понимая семантическое значение через эмбеддинги и обеспечивая эффективный поиск по сходству через алгоритмы приближенного поиска ближайших соседей, они открывают возможности, невозможные с традиционными базами данных. Будь то создание семантического поиска, реализация RAG для LLM или создание рекомендательных систем, векторные базы данных обеспечивают AI-инфраструктуру, необходимую для современных приложений. Технология продолжает развиваться, но основной принцип остаётся неизменным: находить похожие элементы, понимая смысл, а не просто сопоставляя ключевые слова.
Часто задаваемые вопросы
Векторные базы данных хранят данные в виде многомерных числовых векторов, которые отражают семантическое значение, в то время как SQL-базы данных хранят структурированные данные в таблицах. Векторные базы данных превосходны в поиске по сходству и понимании концептуальных связей, тогда как SQL-базы данных оптимизированы для точных совпадений и реляционных запросов.
Текстовые эмбеддинги обычно варьируются от 384 до 1536 измерений. text-embedding-ada-002 от OpenAI использует 1536 измерений, в то время как модели вроде Sentence-BERT обычно используют 768. Более высокие размерности, как правило, отражают более нюансированное значение, но требуют больше места для хранения и вычислительных ресурсов.
Да, вы можете использовать расширение pgvector для добавления векторных возможностей непосредственно в PostgreSQL или запустить отдельную векторную базу данных вместе с PostgreSQL. Многие приложения используют гибридные подходы, где структурированные данные остаются в PostgreSQL, а эмбеддинги хранятся в специализированных векторных базах данных.
Алгоритмы ANN обычно поддерживают 95-99% полноты (recall) по сравнению с точным поиском, будучи при этом на порядки быстрее. Точный компромисс зависит от выбранного алгоритма и параметров. Большинство приложений считают эту минимальную потерю точности приемлемой, учитывая значительное увеличение скорости.
Understand every bug
Uncover frustrations, understand bugs and fix slowdowns like never before with OpenReplay — the open-source session replay tool for developers. Self-host it in minutes, and have complete control over your customer data. Check our GitHub repo and join the thousands of developers in our community.
