高效存儲和訪問數據是當前急需解決的問題。向量數據庫在數據管理和人工智慧應用領域已經成為一項關鍵技術，對現代計算起著至關重要的作用。不同于傳統關聯式數據庫，向量數據庫專為高效處理和檢索如圖像、影片和音訊等複雜數據類型的向量嵌入而設計，特別適合於高級搜索功能和基於人工智慧的數據分析。但是，向量嵌入究竟是什麼？它們為何如此有用？我們何時應當使用向量數據庫？

向量數據庫是什麼

通常，提到“數據”，人們首先想到的是試算表和圖表，即所謂的結構化數據，而這只占我們可訪問數據的一小部分。這類數據非常適合於傳統數據庫。然而，對於沒有整齊列和行的非結構化數據，如圖片和博客文章，應如何存儲？

圖1 向量嵌入與數據點可視化

向量數據庫正是為了解決此問題而設計的：它能夠存儲文字文件、多媒體和音訊等非結構化數據及其向量嵌入。透過稱為“向量化”的過程，我們能將複雜的高維非結構化數據轉換成低維的數位形式，以捕捉數據的本質並存儲其向量。這些向量嵌入包含了大量代表數據的資訊。向量化過程還實現了數據的標準化，意味著每個存儲的向量都具有相同的維度。

開發人員可以將嵌入生成的向量索引到向量資料庫中，這使得透過查詢相鄰向量來尋找相似資產變得更加簡便。向量資料庫在處理大規模數據集時，能提供快速且準確的向量搜索功能，並能無縫整合現有技術，這些特性使它成為依賴人工智慧的企業和研究人員的重要基礎工具。透過資源管理、安全控制、擴展性、容錯能力，以及使用複雜查詢語言進行高效信息檢索，向量資料庫顯著提升了應用程式開發的生產力。

圖2 二進制數據與資料庫管理流程

向量數據庫的工作原理

向量數據庫的核心功能是存儲向量數據，而這些數據是透過機器學習技術生成的，而不是隨意創造出來的。多種機器學習模型能夠將非結構化數據轉換成向量嵌入，包括用於處理文本（如描述和影音圖文）的大型語言模型，以及用於生成圖像和影片向量嵌入的視覺模型。

向量數據庫對存儲的向量進行了優化處理，使得使用者可以以傳統數據庫無法比擬的方式有效地組織、搜索和分析這些複雜的資訊。透過利用嵌入來確定向量之間的相似性，這些數據庫能夠進行相似性搜索。

計算相似性的方法有多種，包括歐氏距離和余弦相似性等，不同的測量方法可以揭示不同的特性，適用的方法取決於使用的模型和嵌入類型。

例如，圖像的向量嵌入可能包含顏色資訊、圖像中線條的軟硬、是否有明顯的形狀或數位以及這些數位的上下文資訊。這些由模型類型和其訓練數據所決定的上下文資訊，能夠顯著改善搜索體驗。假設使用一張兩人跳舞的圖片進行搜索，理想的搜索結果應該是與之相關的圖片，而非因顏色相近而匹配的兩條魚的圖片。向量搜索能夠更準確地檢索到內容匹配的圖片，即使單個圖元的匹配度不是最高。

圖3 圖像分類示意圖

向量數據庫透過使用不同的相似性測量方法來確定哪些向量與搜索中的向量最為接近，從而實現精准的搜索結果。

理解向量數據庫中的查詢向量

查詢向量是向量數據庫中的一個核心概念，它是高級搜索功能的基礎。查詢向量實際上是搜索查詢的向量表示形式，可以源自任何形式的非結構化數據，例如文本描述、圖像或音訊片段。這種向量以數位形式概述了查詢的本質，使得數據庫能夠執行相似性搜索，尋找與之最相關的結果。

使用者提交查詢到向量數據庫時，系統首先利用與數據存儲相同的向量化過程，將查詢轉化為向量表示。這保證了查詢與數據庫內容在同一維度空間內，便於測量查詢向量與數據庫中向量之間的相似性。隨後，數據庫使用歐氏距離或余弦相似度等演算法，根據存儲向量與查詢向量的相似度進行排序和識別，有效地定位到與使用者查詢最為匹配的數據片段。

圖4 數據提取與分析

透過將查詢轉化為向量並搜索相似專案的能力，向量數據庫成為了廣泛應用的有力工具，從個性化推薦系統到複雜的內容檢索和自然語言處理（NLP）任務等。查詢向量使得這些數據庫能夠精准理解和解釋搜索查詢的細微差異及上下文，相比傳統基於關鍵字的搜索方法，能提供更精確、更相關的結果。

用例展示

向量數據庫在支援人工智慧應用的開發和部署中扮演著重要角色，隨著這些應用變得越來越複雜，對能處理複雜查詢和海量數據的高效數據存儲和檢索系統的需求日益增長。向量數據庫以其處理高維向量數據的高效性，日漸被視為人工智慧驅動技術的關鍵基礎設施組成部分。

圖5 服務器與雲端存儲整合示意圖

• 推薦系統：推薦系統透過利用向量數據庫理解使用者偏好和內容特徵，為電子商務、流媒體服務及社交媒體平臺提供定制化建議。
• 圖像與影片檢索：在圖像與影片檢索方面，向量數據庫能夠透過比較代表圖像或影片幀的向量之間的相似度，實現快速且精確的視覺內容查找，對於數位圖書館、圖片庫網站和監控系統而言至關重要。
• 自然語言處理（NLP）：自然語言處理（NLP）應用中，向量數據庫透過存儲和查詢表現為向量的文本數據，捕捉語境之間的相似性，支援語義搜索、聊天機器人和語言翻譯服務等NLP應用。
• 欺詐檢測：在欺詐檢測與安全領域，向量數據庫透過分析行為模式和即時監測異常行為，説明識別欺詐交易和潛在的安全性漏洞，增強線上系統的安全性。
• 生物識別：生物識別技術中，使用向量數據庫可以快速且準確地匹配生物識別數據，如面部識別和指紋識別，實現安全性和身份驗證。

向量數據庫的未來

對於向量數據庫的未來，其與生成式人工智慧的快速發展緊密相連，預示著數據管理、搜索和應用方式的變革。

隨著人工智慧生成技術的進步，越來越多的複雜、高維數據被生成，從合成圖像到自然語言結構。在此背景下，向量數據庫的重要性日益凸顯，成為高效存儲和查詢這些數據的關鍵技術，為人工智慧驅動的創新提供動力。

圖6 AI聊天機器人互動

向量數據庫與生成式人工智慧的融合，將推動更為複雜、精細的應用發展，從即時生成高度個性化內容到開發先進的類比和預測模型，覆蓋醫療保健、娛樂和自主系統等多個領域。這種協同作用預計將打破現有界限，使數據更加易於訪問、解釋和操作，為人工智慧與數據技術的下一輪突破奠定基礎。