Программное обеспечение для векторных баз данных — это специализированная категория систем управления данными, предназначенных для эффективного хранения, индексирования и запросов к многомерным векторным представлениям. В отличие от традиционных реляционных баз данных, которые организуют данные в строках и столбцах с запросами на точное совпадение, векторные базы данных оптимизированы для поиска сходства, находя точки данных, наиболее близкие к заданному вектору запроса в многомерном пространстве. Эти представления представляют собой числовые данные неструктурированных данных, таких как текст, изображения, аудио и видео, генерируемые моделями машинного обучения, которые улавливают семантическое значение и взаимосвязи внутри исходного контента.
Стремительный рост приложений искусственного интеллекта и машинного обучения привел к появлению векторных баз данных как отдельной и критически важной категории инфраструктуры. Крупные языковые модели, рекомендательные системы, приложения компьютерного зрения и поисковые системы — все они зависят от способности преобразовывать неструктурированные данные в векторные представления. Для получения дополнительной информации о моделях, генерирующих эти представления, см. наши пояснения по этой теме. Что такое GPT-4? и Что такое GPT-3? а затем быстро и в больших масштабах извлекать наиболее семантически похожие элементы. Традиционные базы данных не были предназначены для такой нагрузки. Выполнение поиска ближайших соседей среди миллионов или миллиардов многомерных векторов требует специализированных алгоритмов индексирования и архитектур хранения, которые универсальные базы данных не могут эффективно обеспечить.
Рынок векторных баз данных быстро развивается, появляются как специализированные решения, так и расширения существующих систем баз данных. Специализированные векторные базы данных разрабатываются с нуля для векторных нагрузок, предлагая оптимизированное индексирование, производительность запросов и масштабируемость для поиска сходства в производственных масштабах. Между тем, ряд традиционных баз данных, включая многие база данных как услуга Поставщики программного обеспечения добавили возможности векторного поиска в качестве дополнительных функций. Понимание компромиссов между этими подходами, а также более широкого спектра функций, имеет важное значение для принятия обоснованного решения о выборе технологии. В этом руководстве рассматриваются преимущества, сегменты пользователей, типы платформ, функции и критерии принятия решений, которые важны при оценке программного обеспечения для векторных баз данных.
Почему стоит использовать программное обеспечение для работы с векторными базами данных: основные преимущества, которые следует учитывать.
Векторные базы данных решают фундаментальные проблемы современной инфраструктуры искусственного интеллекта и поиска. Их преимущества наиболее очевидны в приложениях, которые полагаются на понимание семантического значения, а не на точное совпадение ключевых слов. Ключевые преимущества включают в себя:
Семантический поиск и понимание
Традиционные системы поиска по ключевым словам возвращают результаты только тогда, когда точные термины в запросе совпадают с терминами в сохраненных документах. Векторные базы данных позволяют осуществлять семантический поиск, при котором система понимает смысл запроса и извлекает результаты, концептуально связанные между собой, даже если у них нет общих слов. Поиск по запросу «недорогие места, где можно поесть поблизости» может выдать результаты о «бюджетных ресторанах в вашем районе», поскольку векторные представления этих фраз близки в пространстве вложений. Эта возможность представляет собой фундаментальное улучшение качества поиска для приложений, работающих с естественным языком.
Фонд для генерации с расширенными возможностями поиска информации
Генерация с использованием дополненной информации, широко известная как RAG (Retrieval-augmented Generation), стала стандартным подходом для обоснования ответов больших языковых моделей фактической, предметно-ориентированной информацией. В архитектуре RAG релевантный контекст извлекается из векторной базы данных на основе сходства между запросом пользователя и сохраненными векторными представлениями документов, и этот контекст затем предоставляется языковой модели для генерации обоснованного ответа. Векторные базы данных служат основой знаний для систем RAG, что делает их важной инфраструктурой для любой организации, внедряющей разговорный ИИ и поддержку клиентов. chatbotsили внутренних помощников по обмену знаниями.
Высокопроизводительный поиск сходства в масштабе
Векторные базы данных используют специализированные алгоритмы индексирования, такие как приблизительный поиск ближайшего соседа, которые позволяют выполнять запросы на поиск сходства по миллионам или миллиардам векторов за миллисекунды. Такая производительность достигается за счет таких методов, как иерархические навигационные графы малого мира, инвертированные файловые индексы и квантование произведения, которые жертвуют небольшой точностью ради существенного повышения скорости запросов. Для производственных приложений, обрабатывающих запросы пользователей в режиме реального времени, такая производительность является обязательной.
Поддержка мультимодальных приложений
Поскольку векторные представления могут представлять любой тип данных, который может обрабатывать модель машинного обучения, векторные базы данных естественным образом поддерживают многомодальные приложения. Одна векторная база данных может хранить и осуществлять поиск по текстовым, графическим, аудио- и видеовложениям, обеспечивая кросс-модальный поиск, когда текстовый запрос может найти релевантные изображения, а запрос к изображению — связанные текстовые описания. Эта многомодальная возможность открывает возможности применения, недоступные при использовании традиционных подходов к хранению данных.
Эффективная обработка неструктурированных данных
Большая часть корпоративных данных неструктурирована и представлена в виде документов, изображений, аудио- и видеофайлов, которые традиционные базы данных не могут эффективно индексировать или искать. Векторные базы данных преобразуют эти неструктурированные данные в доступные для поиска и сопоставления векторные представления, делая огромные массивы неструктурированной информации, накопленные организациями, доступными и полезными впервые. Раскрытие ранее недоступных данных представляет собой значительное преимущество для предприятий.
Кто использует программное обеспечение для работы с векторными базами данных?
Программное обеспечение для работы с векторными базами данных используется широким кругом технических команд и организаций, разрабатывающих приложения на основе искусственного интеллекта:
Команды разработчиков в области искусственного интеллекта и машинного обучения
Инженеры по машинному обучению и разработчики ИИ являются основными пользователями векторных баз данных, интегрируя их в качестве ключевых компонентов в создаваемые ими приложения ИИ. Эти команды используют векторные базы данных для хранения и извлечения эмбеддингов, сгенерированных их моделями, для обеспечения работы функций поиска сходства, реализации конвейеров RAG и создания рекомендательных систем. Инженеры по машинному обучению оценивают векторные базы данных на основе характеристик производительности, масштабируемости, алгоритмических возможностей и интеграции с инструментами машинного обучения.
Группы поиска и обнаружения
Команды, ответственные за разработку поисковых функций в продуктах и платформах, используют векторные базы данных для реализации семантического поиска, выходящего за рамки сопоставления ключевых слов. Будь то поиск товаров в электронной коммерции, системы поиска контента или внутренний поиск документов, эти команды полагаются на векторные базы данных для получения результатов поиска, которые учитывают намерения пользователя и возвращают релевантные результаты, даже если запросы неоднозначны или используют терминологию, отличную от терминологии хранимого контента.
Команды управления знаниями предприятия
Организации, внедряющие системы управления знаниями предприятия, внутренние поисковые системы и интеллектуальных помощников на основе искусственного интеллекта, используют векторные базы данных, чтобы сделать свои организационные знания доступными для поиска и использования. Это достигается путем встраивания документов, страниц вики и сообщений Slack.sageДля работы с документами и другим внутренним контентом эти команды создают системы, в которых сотрудники могут находить необходимую информацию, используя запросы на естественном языке, а не запоминая точные названия документов или ключевые слова.
Команды разработчиков создают функции искусственного интеллекта.
В командах разработчиков программного обеспечения добавляются новые сотрудники. Продажи Для реализации таких функций в существующих продуктах, как интеллектуальный поиск, рекомендации контента, автоматическая категоризация или диалоговые интерфейсы, в качестве инфраструктурного уровня используются векторные базы данных. Этим командам необходимы векторные базы данных, которые легко интегрируются с существующей архитектурой и масштабируются в соответствии с количеством пользователей.
Различные типы программного обеспечения для векторных баз данных
В сфере векторных баз данных представлено несколько различных категорий решений, каждая из которых имеет свои преимущества и недостатки:
-
Специально разработанные векторные базы данных: Эти системы разработаны исключительно для векторных рабочих нагрузок, и каждый аспект их архитектуры оптимизирован для хранения, индексирования и запросов к многомерным векторам. Специализированные векторные базы данных, как правило, обеспечивают наилучшую производительность, наибольшее количество вариантов алгоритмов индексирования и наиболее широкий набор функций для операций, специфичных для векторов. Они являются предпочтительным выбором для приложений, где производительность и масштабируемость векторного поиска являются первостепенными требованиями и где рабочая нагрузка оправдывает выделение отдельного компонента инфраструктуры.
-
Векторно-расширенные традиционные базы данных: Некоторые известные реляционные и NoSQL базы данных добавили возможности векторного поиска в качестве расширений или плагинов к своей существующей функциональности. Эти решения позволяют организациям хранить векторные данные наряду со структурированными данными в системе, которую они уже используют и управляют, избегая операционных издержек, связанных с дополнительной базой данных. Компромисс заключается в том, что производительность и глубина функциональности векторного поиска могут не соответствовать специализированным альтернативам, а доступные алгоритмы индексирования могут быть более ограниченными.
-
Библиотеки векторного поиска и встроенные механизмы: Для приложений, которым необходимы возможности векторного поиска без сложности полноценной базы данных, легковесные библиотеки и встроенные механизмы предоставляют функциональность поиска ближайших соседей, которую можно интегрировать непосредственно в код приложения. Эти решения подходят для небольших приложений, прототипирования или случаев, когда векторный индекс помещается в память на одной машине, а операционные издержки, связанные с отдельной базой данных, неоправданны.
Особенности программного обеспечения для работы с векторными базами данных
Набор функций векторных баз данных охватывает хранение, индексирование, выполнение запросов и операционные возможности. Понимание этих функций имеет важное значение для подбора платформы, соответствующей конкретным требованиям приложения.
Стандартные функции
Алгоритмы множественного индексирования
Векторные базы данных поддерживают различные алгоритмы индексирования, обеспечивающие быстрый приблизительный поиск ближайшего соседа, включая HNSW, IVF, PQ и плоское индексирование. Каждый алгоритм предлагает различные компромиссы между точностью поиска, скоростью и объемом памяти.sageа также время построения. Наличие нескольких алгоритмов позволяет пользователям оптимизировать конфигурацию индекса в соответствии с конкретными характеристиками рабочей нагрузки и требованиями к производительности.
Поиск сходства и метрики расстояния
Основная функциональность запросов включает возможность поиска K ближайших соседей к вектору запроса с использованием настраиваемых метрик расстояния, таких как косинусное сходство, евклидово расстояние и скалярное произведение. Поддержка нескольких метрик расстояния гарантирует, что база данных сможет обрабатывать различные модели встраивания и требования приложений, поскольку подходящая метрика зависит от того, как были сгенерированы встраивания и какое понятие сходства является значимым для конкретного случая использования.
Фильтрация метаданных
Возможность прикреплять метаданные к сохраненным векторам и фильтровать результаты поиска на основе атрибутов метаданных имеет важное значение для большинства реальных приложений. Фильтрация по метаданным позволяет выполнять запросы, например, находить наиболее похожие документы, опубликованные в течение последнего года, или наиболее похожие товары, имеющиеся в наличии и находящиеся в определенном ценовом диапазоне. Этот гибридный поиск, сочетающий сходство векторов со структурированными фильтрами, является фундаментальным требованием для производственных приложений.
Операции CRUD для векторных данных
Стандартные операции создания, чтения, обновления и удаления векторных записей позволяют приложениям поддерживать свой векторный индекс с течением времени, поскольку добавляются новые данные, изменяются существующие и удаляются устаревшие. Эффективные операции обновления/вставки, которые вставляют новые векторы или обновляют существующие на основе уникального идентификатора, особенно важны для приложений, которым необходимо синхронизировать свой векторный индекс с источником достоверной информации.
Управление коллекциями и пространствами имен
Возможность организовывать векторы в логические коллекции или пространства имен, каждое со своей собственной конфигурацией индекса и схемой метаданных, поддерживает многопользовательские приложения и сценарии использования, включающие несколько различных наборов данных. Функции управления коллекциями позволяют пользователям создавать, настраивать и удалять коллекции независимо друг от друга, не затрагивая другие данные в системе.
Основные характеристики, на которые следует обратить внимание
Возможности гибридного поиска
Современные векторные базы данных поддерживают гибридный поиск, который сочетает векторное сходство с полнотекстовым поиском по ключевым словам в одном запросе, объединяя результаты с помощью алгоритмов слияния. Такой подход использует преимущества как семантического понимания, так и точного сопоставления ключевых слов, создавая результаты поиска, которые более релевантны, чем при использовании любого из этих подходов по отдельности. Гибридный поиск особенно ценен для приложений, где важны как концептуальная релевантность, так и соответствие конкретным терминам.
Горизонтальная масштабируемость и распределенная архитектура
Для приложений, работающих в производственном масштабе с большими коллекциями векторов и высокими требованиями к пропускной способности запросов, база данных должна масштабироваться горизонтально на нескольких узлах. Распределенные архитектуры, поддерживающие шардинг, репликацию и автоматическую балансировку нагрузки, обеспечивают стабильную производительность по мере роста объемов данных и нагрузки запросов, превышающих возможности одной машины.
Индексирование в реальном времени и запросы с низкой задержкой
Приложениям, которым необходимо обеспечить мгновенный поиск вновь добавленных векторов, а не ждать пакетной перестройки индекса, требуются возможности индексирования в реальном времени. В сочетании с неизменно низкой задержкой запросов индексирование в реальном времени поддерживает интерактивные приложения, где пользователи ожидают мгновенных результатов и где базовые данные часто меняются.
Контроль доступа и многопользовательская архитектура
Для развертывания в производственной среде, обслуживающей множество приложений или клиентов, функции управления доступом на основе ролей и многопользовательского режима обеспечивают надлежащую изоляцию данных и гарантируют, что разные пользователи или приложения могут получать доступ только к тем векторам и коллекциям, к которым у них есть разрешение. Эти функции крайне важны для корпоративных развертываний и SaaS-сервисов, где безопасность и конфиденциальность данных являются обязательными требованиями.
Важные моменты, которые следует учитывать при выборе программного обеспечения для работы с векторными базами данных.
При оценке векторных баз данных необходимо учитывать характеристики производительности, эксплуатационные требования и стратегическое соответствие более широкой технологической инфраструктуре:
Производительность запросов в целевом масштабе
Производительность векторных баз данных может значительно варьироваться в зависимости от размера коллекции векторов, их размерности, используемого алгоритма индексирования и шаблонов запросов приложения. Наиболее надежным способом оценки производительности является тестирование баз данных-кандидатов на реальных рабочих нагрузках в ожидаемом масштабе производственной среды. Опубликованные поставщиками тесты могут не отражать реальные условия, поэтому настоятельно рекомендуется проводить независимое тестирование.
Операционная сложность и накладные расходы на управление
Операционная нагрузка при работе с векторной базой данных значительно различается между управляемыми облачными сервисами и решениями с самостоятельным размещением. Управляемые сервисы занимаются предоставлением инфраструктуры, масштабированием, резервным копированием и обновлениями, в то время как при самостоятельном размещении эти обязанности выполняют внутренние команды. Выбор между управляемым и самостоятельным размещением зависит от операционных возможностей организации, требований к безопасности и чувствительности к затратам.
Совместимость моделей встраивания и поддержка размерности
Векторные базы данных должны поддерживать размерность эмбеддингов, генерируемых моделями, используемыми в приложении. По мере развития моделей эмбеддингов и изменения размерности база данных должна учитывать эти изменения без необходимости миграции данных или архитектурных изменений. Оценка поддержки конкретных моделей эмбеддингов и размерностей, запланированных для текущего и будущего использования, важна для долгосрочной жизнеспособности.
Структура затрат и предсказуемость ценообразования
Модели ценообразования для векторных баз данных различаются: стоимость хранения за вектор, стоимость на основе запросов, стоимость вычислительных ресурсов и фиксированная абонентская плата. Понимание того, как затраты масштабируются в зависимости от объема данных и пропускной способности запросов, а также того, является ли ценообразование предсказуемым или переменным, имеет важное значение для составления бюджета и предотвращения неожиданного увеличения затрат по мере роста приложения.
Векторные базы данных функционируют в рамках более широкой экосистемы инфраструктуры искусственного интеллекта. Понимание того, как они связаны со смежными инструментами и сервисами, помогает организациям создавать эффективные архитектуры приложений ИИ:
Платформы машинного обучения и инфраструктура для обслуживания моделей.
Платформы машинного обучения, где обучаются и развертываются модели эмбеддингов, являются компонентами, генерирующими векторы, хранящиеся в векторных базах данных. Интеграция между инфраструктурой, предоставляющей модели, и векторными базами данных определяет эффективность генерации и индексации новых эмбеддингов по мере поступления новых данных в систему.
Крупномасштабные фреймворки для языковых моделей и инструменты оркестровки
Фреймворки оркестрации LLM, управляющие конвейерами RAG, рабочими процессами агентов и приложениями разговорного ИИ, используют векторные базы данных в качестве уровня поиска. Эти фреймворки предоставляют абстракции, упрощающие интеграцию между языковыми моделями и векторными базами данных, обрабатывая генерацию встраиваний, построение запросов и сбор контекста.
Инструменты для создания конвейеров данных и ETL-процессов
Конвейер обработки данных и программное обеспечение для интеграции Инструменты, извлекающие, преобразующие и загружающие данные из исходных систем в векторные базы данных, необходимы для поддержания актуальности и полноты векторных индексов. Эти инструменты обрабатывают процесс генерации эмбеддингов из исходных данных и их загрузки в векторную базу данных, часто по расписанию или по событию.
Платформы для мониторинга и наблюдения
Инструменты мониторинга, отслеживающие производительность векторных баз данных, задержку запросов, состояние индексов и использование ресурсов, важны для поддержания надежности в производственной среде. Интеграция инструментов мониторинга помогает командам выявлять снижение производительности, ограничения пропускной способности и шаблоны запросов, которые могут потребовать оптимизации индексов или масштабирования инфраструктуры.
