向量数据库：A Brief Introduction

向量数据库（Vector Database）是一种专门用于存储和管理向量数据，并通过向量索引等技术实现高效的向量相似性查询，以召回率等指标衡量性能的数据库系统。

向量数据库的基本概念

以下是关于向量数据库的一些基本概念介绍：

• 向量表示与嵌入：向量数据库中，数据以向量形式表示，即将各种类型的数据，如文本、图像、音频等，通过特定的算法转换为数字向量，这个过程称为嵌入（Embedding）。例如，文本通过词嵌入技术，将每个词或句子映射为一个低维向量空间中的向量，使得语义相近的文本在向量空间中的距离较近。

• 相似性度量：用于衡量两个向量之间的相似程度。常见的相似性度量方法有欧几里得距离、余弦相似度、曼哈顿距离等。以余弦相似度为例，它通过计算两个向量夹角的余弦值来判断它们的相似性，值越接近1，表示两个向量越相似。

• 向量索引结构：为了快速查询向量数据，向量数据库采用特殊的索引结构。如KD树，它是一种基于空间划分的二叉树结构，将向量空间递归地划分为多个子空间，以便快速定位与查询向量相似的向量。还有HNSW（Hierarchical Navigable Small World）索引，它通过构建多层图结构来加速向量的搜索，在高维向量空间中具有较好的性能。

• 数据插入与更新：与传统关系型数据库不同，向量数据库在插入数据时，需要将数据转换为向量并存储，同时更新相应的索引结构。更新操作可能涉及到向量的修改和索引的调整，以确保数据的一致性和查询性能。

• 查询类型：向量数据库主要支持基于向量相似性的查询，如查找与给定向量最相似的K个向量（KNN查询）。还可能支持范围查询，即查找在一定相似性范围内的所有向量。例如，在图像检索应用中，通过输入一张查询图像，向量数据库可以快速返回与之相似的若干张图像。

• 召回率（Recall）：召回率是衡量向量数据库查询性能的一个重要指标。它表示在查询过程中，实际返回的相关向量数量与数据库中所有相关向量数量的比例。例如，如果数据库中共有100个与查询向量相关的向量，而查询操作返回了80个相关向量，那么召回率就是80%。召回率越高，说明查询结果中包含的相关向量越多，查询的准确性也就越高。在实际应用中，通常希望召回率尽可能高，以确保能够找到所有相关的向量数据，但这可能会与查询效率等其他指标产生一定的权衡。

• 分布式与并行处理：为了处理大规模的向量数据，向量数据库通常支持分布式存储和并行计算。数据可以分布在多个节点上，通过并行计算来加速查询和索引构建等操作。例如，使用分布式文件系统（如HDFS）来存储向量数据，并利用多节点的计算资源进行向量的计算和查询。

• 数据一致性与事务处理：虽然向量数据库的事务处理不像传统关系型数据库那样严格遵循ACID特性，但仍需要保证一定的数据一致性。例如，在分布式环境下，通过数据复制和一致性协议来确保数据在多个节点之间的一致性，以防止数据丢失或不一致的情况发生。

向量数据库主流产品

以下是一些较为成熟的向量数据库开源产品：

• Milvus：由国内团队Zilliz开发，是开源向量数据库中的明星选手。专为大规模检索场景设计，天然支持分布式架构，能轻松处理数亿甚至数十亿级别数据，支持多模态数据的向量检索，可与Kubernetes无缝集成，方便部署和扩展。不过，其部署复杂度较高，对工程能力要求较高。

Milvus官网：https://milvus.io/zh/intro

• FAISS：由Meta开发的一款专注于高性能的开源向量检索工具，最大特点是速度快。它提供多种索引结构，如HNSW、IVF等，还支持GPU加速，适用于需要处理大规模向量数据的场景。但它不支持分布式架构，使用门槛较高。

Faiss官网：https://faiss.ai/

• Qdrant：一款专注于生产环境的开源向量数据库，兼具高性能和易用性。支持高效的ANN（近似最近邻）检索，性能可靠，并且提供REST API和gRPC接口，对开发者友好。适用于不需要复杂分布式架构的场景，但其社区生态相较FAISS和Milvus略弱。

Qdrant官网：https://qdrant.tech/

• Chroma：近年来迅速崛起的向量数据库，专为RAG而设计，简单易用。它直接支持文档存储和检索，能一站式搭建，与LangChain等框架无缝集成，还支持本地部署。适合中小型RAG项目以及初学者或快速开发原型的团队，不过其功能相对简单。

Chroma官网：https://www.trychroma.com/

• Annoy：由Spotify创建的一个轻量级且功能强大的向量数据库。专为快速搜索大型数据集而设计，非常适合需要快速响应的应用。它是一个C++库，但支持在Python中使用，通过创建大型的只读文件数据结构，并将这些数据结构映射到内存中，以便许多进程可以共享相同的数据。

Annoy项目：https://github.com/spotify/annoy

• Vastbase：海量数据库Vastbase G100是基于国产开源 openGauss 内核开发的企业级关系型数据库。最新版本V3.0 Build 8中新增支持pgvector插件，该插件引入了专用的向量数据类型、运算符和函数，可以直接在Vastbase数据库中高效存储、操作和分析矢量数据。可以基于向量字段创建IVFFlat和HNSW类型的索引，以在高维向量空间内进行有效快速的搜索。

Vastbase官网：https://www.vastdata.com.cn/

向量数据库的应用场景

向量数据库在多个领域有着广泛的应用，以下是一些常见的应用场景：

• 自然语言处理
  • 语义搜索：向量数据库可以将文本转化为向量，通过计算向量之间的相似性来实现语义搜索。例如，在文档检索系统中，用户输入一个查询语句，向量数据库能够找到与该语句语义最相似的文档，即使文档中的文字与查询语句不完全匹配，也能根据语义相关性进行准确检索。
  • 问答系统：将问题和答案都表示为向量，当用户提出问题时，向量数据库可以快速找到最相似的问题向量，并返回对应的答案。这种方式能够处理自然语言的多样性和模糊性，提高问答系统的准确性和效率。
  • 文本分类与聚类：根据文本向量的相似性对大量文本进行分类或聚类。例如，将新闻文章、学术论文等按照主题、情感倾向等进行分类，或者将相似主题的文本聚合成簇，便于信息的组织和管理。
• 计算机视觉
  • 图像检索：把图像的特征提取出来并转化为向量存储在向量数据库中。当用户需要查找特定图像时，输入一张示例图像或描述，向量数据库可以通过计算向量相似度快速找到与之相似的图像，广泛应用于图像搜索引擎、版权保护、安防监控等领域。
  • 目标识别与检测：在图像识别任务中，利用向量数据库存储已知物体的特征向量，通过与待识别图像的特征向量进行比对，实现对目标物体的快速识别和检测。例如，在自动驾驶场景中，识别道路上的车辆、行人、交通标志等物体。
  • 图像生成与编辑：一些基于生成对抗网络（GAN）或变分自编码器（VAE）的图像生成模型可以与向量数据库结合。通过在向量空间中进行操作，生成新的图像或对现有图像进行编辑，如风格转换、图像修复等。
• 推荐系统
  • 内容推荐：将用户的兴趣偏好和物品（如商品、文章、视频等）的特征分别表示为向量，通过计算用户向量和物品向量之间的相似度，为用户推荐与其兴趣相似的物品。向量数据库能够快速处理大规模的用户和物品向量数据，实现实时的个性化推荐。
  • 协同过滤推荐：基于用户行为数据（如购买记录、浏览历史等）构建用户 - 物品交互矩阵，将其转化为向量空间中的向量。然后利用向量数据库找到与目标用户相似的其他用户，根据这些相似用户的行为为目标用户推荐物品。
• 生物医药
  • 药物研发：在药物设计中，将化合物的结构信息转化为向量，通过向量数据库搜索与已知活性化合物相似的分子，为新药物的发现提供线索。同时，还可以用于预测药物的活性、毒性等性质，加速药物研发进程。
  • 基因序列分析：把基因序列表示为向量，利用向量数据库进行基因序列的比对、分类和相似性搜索。有助于发现新的基因功能、研究物种进化关系以及检测基因突变等。
  • 医学图像分析：对医学图像（如CT、MRI等）进行特征提取并转化为向量，向量数据库可用于图像的检索、分类和异常检测，辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定。

与关系型数据库的对比