向量数据库是一种将数据（包括文本、图像、音频和视频）存储为向量的数据库，向量是高维空间中对象或概念的数学表示（如果我们LLMs稍后会看到，我们的标记需要在嵌入过程中转换为向量）。
注意：根据数据的复杂性和细节，每个向量中的维数可能会有很大差异，从几个到几千个不等。
向量数据库的主要好处是它能够根据向量的接近程度或相似性（在转换为向量之后）快速准确地定位和检索数据。
这允许基于语义或上下文相关性进行搜索，而不是像传统数据库那样仅依赖于完全匹配或设置标准。例如，使用矢量数据库，可以：
- 查找具有相似声音和节奏的歌曲
- 发现具有相同主题和观点的文章
- 识别具有相似功能和评论的商品
向量数据库如何工作？
向量数据库旨在处理复杂的数据，这与传统的关系数据库（如 SQL）不同，后者以表格式存储简单数据。向量数据库使用不同的搜索方法，包括近似最近邻 （ANN） 搜索技术，如哈希和基于图形的搜索。
注意：要了解什么是ANN，请假设您有一个拥有数百万本书的庞大图书馆。你试图找到一本与特定书籍最相似的书（比如说，“古兰经”）。然而，搜索所有这些书籍将花费很长时间。这就是 ANN 的用武之地，它找到了最接近的匹配书籍，而不必查看每一本书。它的工作原理是：
- 索引：创建一个特殊的索引，可以快速指向最相似的书籍。
- 近似值：使用此索引来估计哪本书可能是最接近的匹配。
通过使用 ANN，只需几次迭代即可找到最近的邻居“我们案例中的书”，而不必搜索整个库。
为了理解向量数据库的工作原理，从嵌入的概念开始。嵌入是一种将非结构化数据（如文本、图像或音频）转换为计算机可以有效理解和比较的数字表示（向量）的方法。
将嵌入视为为每个项目创建唯一的代码，捕获其含义或本质。此代码可帮助算法了解项目之间的关系和相似性，从而更轻松地辨别数据中的模式和关系。
嵌入过程通常涉及使用为此任务设计的特殊类型的神经网络。例如，词嵌入将单词转换为向量。
VDB的应用：
- 个性化零售体验：VDB 支持高级推荐系统。想象一下，收到产品推荐不仅基于您过去的购买，还基于产品属性、用户行为和偏好的相似性。
- 量身定制的医疗保健：VDB 通过分析基因组序列并将其与个体基因图谱相匹配，实现更有针对性的医疗。。
- 异常检测：VDB 提供增强的异常检测功能，可以更快、更准确地识别潜在的欺诈或安全漏洞。
一个好的向量数据库的特征
- 可扩展性：处理海量数据集，适应插入率、查询率、硬件等方面的变化。
- 多用户支持：优先考虑多用户应用程序的数据隔离。
- 全面的 API 套件：提供一整套 API 和 SDK，用于与各种应用程序无缝交互。
- 用户友好的界面：减少学习曲线，并提供对功能的轻松导航。
- 数据集成和可视化：实现与其他数据源（关系数据库、云存储服务）的无缝集成，并提供用于探索和理解数据的可视化工具。
- 支持其他数据格式：支持各种文件类型（图像、音频文件等），并包括不同格式的转换和处理工具。
- 自动数据清理和预处理：自动执行归一化、过滤噪声/异常值和处理缺失值等任务，以确保数据干净可靠。
