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引言

隨著人工智能、大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)已經(jīng)難以滿足某些復(fù)雜應(yīng)用場(chǎng)景的需求，尤其是在圖像、語(yǔ)音、文本等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理上，傳統(tǒng)的精確匹配方式已經(jīng)顯得力不從心。 最近幾年，向量數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)運(yùn)而生，成為了熱門(mén)話題。向量數(shù)據(jù)庫(kù)的核心優(yōu)勢(shì)在于它可以通過(guò)將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為高維向量，在相似性計(jì)算中找到更為接近的結(jié)果，而不再局限于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)中對(duì)精確匹配的依賴(lài)。 如今，越來(lái)越多的應(yīng)用場(chǎng)景，特別是圖片搜索、語(yǔ)音識(shí)別正在依靠向量數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)解決問(wèn)題。眾多向量數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)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(duì)話的方式，帶你深入了解向量數(shù)據(jù)庫(kù)的原理與應(yīng)用，并與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行對(duì)比，探索其背后的技術(shù)魅力。

有趣的對(duì)話

萌新：哥，我聽(tīng)說(shuō)過(guò)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)，但是最近老聽(tīng)人提什么“向量數(shù)據(jù)庫(kù)”。啥意思啊？我這數(shù)據(jù)庫(kù)小白完全懵逼了……??

知識(shí)人：哈哈，別慌，我來(lái)給你大白話解釋。先說(shuō)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)吧，你應(yīng)該聽(tīng)過(guò)吧？

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

知識(shí)人：對(duì)！傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)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(tīng)過(guò)的BM25、TF-IDF這些。簡(jiǎn)單說(shuō)，就是它靠文本的精確匹配來(lái)查找數(shù)據(jù)。??

萌新：哦，就是我輸入啥關(guān)鍵詞，它就去數(shù)據(jù)庫(kù)里找一模一樣的內(nèi)容，對(duì)吧？

知識(shí)人：沒(méi)錯(cuò)！比如你想搜索“省兒保”這個(gè)關(guān)鍵詞，結(jié)果數(shù)據(jù)庫(kù)里可能根本沒(méi)有存這個(gè)詞。它存的其實(shí)是“浙江大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬兒童醫(yī)院”。因?yàn)檫@兩個(gè)詞不一樣，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)就直接懵了，找不到東西。??

萌新：哈哈，那也太笨了吧！明明說(shuō)的是同一個(gè)地方，居然找不到？

知識(shí)人：對(duì)！傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)就是這樣，擅長(zhǎng)處理精確的關(guān)鍵字匹配，但對(duì)于這種有語(yǔ)義關(guān)聯(lián)的東西，確實(shí)力不從心。所以就有了向量數(shù)據(jù)庫(kù)！??

萌新：哦？這向量數(shù)據(jù)庫(kù)是怎么解決這個(gè)問(wèn)題的？

知識(shí)人：向量數(shù)據(jù)庫(kù)牛就牛在，它不看表面的字，而是通過(guò)數(shù)學(xué)方法，把“省兒保” 和“浙江大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬兒童醫(yī)院”這種語(yǔ)義相關(guān)的東西給“理解”了。它把每個(gè)詞、每段文字轉(zhuǎn)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(guān)的結(jié)果。????

萌新：哇，那它是怎么做到的？是猜出來(lái)的么？

知識(shí)人：可以這么理解。它通過(guò)大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練，找到詞語(yǔ)、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(huì)覺(jué)得它們很像，對(duì)吧？向量數(shù)據(jù)庫(kù)也是類(lèi)似的原理，把數(shù)據(jù)分解成很多維度的特征，然后去比對(duì)。??

萌新：原來(lái)如此！那它是不是就只適合這些“模糊搜索”？

知識(shí)人：對(duì)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(chǎng)景，用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)幾乎搞不定，但向量數(shù)據(jù)庫(kù)可以把圖片拆成各種維度的數(shù)值，然后在數(shù)據(jù)庫(kù)里找出和這些維度最相似的內(nèi)容。說(shuō)白了，它更擅長(zhǎng)處理圖片、語(yǔ)音這種非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的搜索。??

萌新：聽(tīng)著挺高大上啊！不過(guò)我有點(diǎn)疑問(wèn)，向量數(shù)據(jù)庫(kù)和傳統(tǒng)的到底差別在哪兒？

知識(shí)人：這就要總結(jié)一下了。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)靠的是精確查找，擅長(zhǎng)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(kù)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(duì)象的特征維度搞得足夠細(xì)，它也能做到非常精確的查找。??

萌新：那豈不是說(shuō)，向量數(shù)據(jù)庫(kù)更聰明，可以解決所有問(wèn)題？

知識(shí)人：理想很豐滿，現(xiàn)實(shí)嘛，向量數(shù)據(jù)庫(kù)雖然強(qiáng)大，但它處理的維度越多，系統(tǒng)負(fù)載也越大，計(jì)算復(fù)雜度會(huì)大大增加。所以它一般只是用來(lái)做近似查詢，不可能替代所有的數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用。

萌新：明白了！它就是為了做那些傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)做不到的近似查找，尤其是那些圖片啊、語(yǔ)音啊，或者有語(yǔ)義關(guān)聯(lián)的東西。

知識(shí)人：沒(méi)錯(cuò)！向量數(shù)據(jù)庫(kù)就像給了數(shù)據(jù)庫(kù)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(guān)鍵字。現(xiàn)在，你對(duì)向量數(shù)據(jù)庫(kù)是不是清楚多了？??

萌新：哈哈，豁然開(kāi)朗！感覺(jué)這東西挺有意思的，以后有機(jī)會(huì)得好好研究研究！

知識(shí)人：那就對(duì)了，歡迎加入數(shù)據(jù)庫(kù)的世界！??

轉(zhuǎn)自https://www.cnblogs.com/lyhabc/p/18464431/vector-database-explained