向量數據庫是一種將數據（包括文本、圖像、音頻和視頻）存儲為向量的數據庫，向量是高維空間中對象或概念的數學表示（如果我們LLMs稍後會看到，我們的標記需要在嵌入過程中轉換為向量）。
注意：根據數據的複雜性和細節，每個向量中的維數可能會有很大差異，從幾個到幾千個不等。
向量數據庫的主要好處是它能夠根據向量的接近程度或相似性（在轉換為向量之後）快速準確地定位和檢索數據。
這允許基於語義或上下文相關性進行搜索，而不是像傳統數據庫那樣僅依賴於完全匹配或設置標準。例如，使用矢量數據庫，可以：
- 查找具有相似聲音和節奏的歌曲
- 發現具有相同主題和觀點的文章
- 識別具有相似功能和評論的商品
向量數據庫如何工作？
向量數據庫旨在處理複雜的數據，這與傳統的關係數據庫（如 SQL）不同，後者以表格式存儲簡單數據。向量數據庫使用不同的搜索方法，包括近似最近鄰 （ANN） 搜索技術，如哈希和基於圖形的搜索。
注意：要了解什麼是ANN，請假設您有一個擁有數百萬本書的龐大圖書館。你試圖找到一本與特定書籍最相似的書（比如說，「古蘭經」）。然而，搜索所有這些書籍將花費很長時間。這就是 ANN 的用武之地，它找到了最接近的匹配書籍，而不必查看每一本書。它的工作原理是：
- 索引：創建一個特殊的索引，可以快速指向最相似的書籍。
- 近似值：使用此索引來估計哪本書可能是最接近的匹配。
通過使用 ANN，只需幾次迭代即可找到最近的鄰居「我們案例中的書」，而不必搜索整個庫。
為了理解向量數據庫的工作原理，從嵌入的概念開始。嵌入是一種將非結構化數據（如文本、圖像或音頻）轉換為計算機可以有效理解和比較的數字表示（向量）的方法。
將嵌入視為為每個項目創建唯一的代碼，捕獲其含義或本質。此代碼可幫助算法了解項目之間的關係和相似性，從而更輕鬆地辨別數據中的模式和關係。
嵌入過程通常涉及使用為此任務設計的特殊類型的神經網絡。例如，詞嵌入將單詞轉換為向量。
VDB的應用：
- 個性化零售體驗：VDB 支持高級推薦系統。想像一下，收到產品推薦不僅基於您過去的購買，還基於產品屬性、用戶行為和偏好的相似性。
- 量身定製的醫療保健：VDB 通過分析基因組序列並將其與個體基因圖譜相匹配，實現更有針對性的醫療。。
- 異常檢測：VDB 提供增強的異常檢測功能，可以更快、更準確地識別潛在的欺詐或安全漏洞。
一個好的向量數據庫的特徵
- 可擴展性：處理海量數據集，適應插入率、查詢率、硬件等方面的變化。
- 多用戶支持：優先考慮多用戶應用程序的數據隔離。
- 全面的 API 套件：提供一整套 API 和 SDK，用於與各種應用程序無縫交互。
- 用戶友好的界面：減少學習曲線，並提供對功能的輕鬆導航。
- 數據集成和可視化：實現與其他數據源（關係數據庫、雲存儲服務）的無縫集成，並提供用於探索和理解數據的可視化工具。
- 支持其他數據格式：支持各種文件類型（圖像、音頻文件等），並包括不同格式的轉換和處理工具。
- 自動數據清理和預處理：自動執行歸一化、過濾噪聲/異常值和處理缺失值等任務，以確保數據乾淨可靠。
