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摘 要
本文旨在深入探讨向量数据库在大数据时代的地位、应用和未来发展。随着非结构化数据的急剧增长和人工智能技术的不断进步，处理和分析大规模向量数据成为了一项迫切需求。向量数据库作为专门用于存储和处理向量数据的技术，在此背景下显得尤为重要。本文首先介绍了向量数据库的基本概念、特点和工作原理，深入剖析了其在人脸识别、图像搜索、推荐系统等领域的广泛应用。进一步探讨了向量数据库面临的挑战，包括维度灾难和分数选择等问题，并提出了应对策略和未来发展方向。在未来发展方面，本文指出了向量数据库的多个关键方向。首先，性能优化将是一个重要的挑战和方向，通过引入新的分布式计算和存储技术，以及优化查询处理算法，提高向量数据库的效率和扩展性。其次，多模态数据支持将成为未来发展的重点之一，向量数据库将逐渐从单一类型的向量数据转向多模态数据的处理和分析。此外，深度学习集成将是未来的一个重要趋势，通过将深度学习模型与向量数据库相结合，实现更智能、更精准的数据分析和相似性搜索。智能化管理和优化、安全和隐私保护等方面也将成为未来向量数据库发展的关键方向。
综上所述，本文对向量数据库的现状、挑战和未来发展进行了全面而深入的分析，为向量数据库在大数据时代的应用和创新提供了重要的参考和指导。
1 绪 论
1.1 引言
在当今大数据时代，大型语言模型的崛起（LLMs）[1]已经成为了研究和实践中的焦点。随着非结构化数据的增长，底层经济驱动如电子商务和推荐平台处理和分析大规模向量数据变得越来越重要[2][3]。传统的数据库技术在面对向量数据时面临一些挑战，例如维度灾难和高维相似性搜索问题。为了解决这些问题，向量数据库应运而生。它以向量为核心，专门用于存储和处理向量数据，具有高度的可扩展性和高效的相似性搜索能力。向量数据库提供了高效、灵活和智能的数据解决方案，为 AI 技术的应用和创新研究奠定了基础。向量数据库能够高效地进行相似性搜索，能够快速找到与查询向量相似的向量数据。这为人脸识别、图像搜索、推荐系统等应用提供了快速且准确的相似性匹配能力，推动了这些领域的发展。此外，向量数据库能够高效地存储、检索和处理海量的向量数据。向量数据库为处理和分析大规模的向量数据提供了有效的工具和平台，促进了 AI 技术在大规模数据集上的应用和研究。
本文将从多个思维角度深入探讨向量数据库的概念、特点和工作原理，以及其在各个领域的应用。向量数据库管理系统（VDBMS）的核心模块包括查询处理器和存储管理器。查询处理器负责处理查询规范、逻辑运算符等，并通过查询优化器进行物理实现，以提高查询效率。而存储管理器则主要负责维护搜索索引和管理向量的物理存储，保证数据的高效检索和存储。这两个模块的设计对于 VDBMS 的运行特征至关重要，并直接影响到系统的性能表现[4]。值得注意的是，许多应用程序如LLMs对查询吞吐量有较高要求，同时对查询延迟也有严格的要求。因此，VDBMS 在设计时需要兼顾这些因素，以满足不同应用场景下的需求。另一方面，一些应用场景如电子商务则更加注重写入吞吐量，对数据的及时性和更新频率有着较高的要求。向量数据库可以处理大规模、实时的数据分析和处理，这对现代数据科学和人工智能应用至关重要。向量数据库可以使用诸如分片、分区、缓存、复制等技术。跨多台机器或集群分配工作负载并优化资源利用率。传统数据库在处理大数据时可能会面临诸如可伸缩性瓶颈、延迟问题或并发性冲突等挑战。
通过深入分析 VDBMS 的模块设计和应用场景需求，我们可以更好地理解向量数据库在大数据时代的作用和意义。接下来，将进一步探讨向量数据库的发展历程、关键技术、应用案例以及未来发展趋势。
图1.向量数据库管理系统（VDBMS）的体系结构
1.2 研究背景
向量技术的出现为非结构化数据的管理打开了一扇门。从概念上看,向量数据库就是一种能够将数据存储为高维向量的数据库,作为一种数据结构,每个向量都包含多个维度,每个维度代表不同的特征或属性,在保障信息完整的情况下,通过向量嵌入函数精准描写非结构化数据的特征,能够快速完成查询、删除、修改、元数据过滤等操作。因此相较于传统关系型数据库,向量数据库通过使用向量相似度算法,可以快速且精确地进行相似度检索向量数据库是用来存储、分析和检索向量的数据库[5]。
与传统关系数据库截然不同，向量数据库存储的数据量远远高于关系型数据库，并且主要的数据格式是向量，存储标量的情况很少。向量数据库具有存储量大、高并发与低延迟等特点，因此使用分布式向量数据库是必不可少的，并且分布式向量数据库应具有高扩展性、高可靠性。在向量数据库中，数据以向量的形式进行存储和处理，因此需要将原始的非向量型数据转化为向量表示。数据向量化是指将非向量型的数据转换为向量形式的过程。通过数据向量化，实现了在向量数据库中进行高效的相似性计算和查询。在实际应用中，数据向量化是一个至关重要的步骤，它决定了后续相似性搜索和查询的效果。数据向量化的过程涉及到特征提取、特征向量化和特征空间的构建等步骤。特征提取阶段通过对原始数据进行处理，提取出有代表性的特征信息。这可能涉及到文本数据的词频统计、图像数据的特征点提取、声音数据的频谱分析等。接下来，特征向量化阶段将提取到的特征信息转化为数值向量的形式，以便于在向量空间中进行计算和比较。
通过构建特征空间，将每个数据样本映射到一个向量空间中的点，从而形成了向量化后的数据集。为了加速向量相似性搜索，通常会使用一系列高效的检索算法。常见的算法包括 KD-Tree、VP-Tree、LSH（Locality Sensitive Hashing）以及倒排索引等。这些算法各自具有特定的优势和适用场景。例如，KD-Tree适用于低维空间中的数据检索，而LSH则在高维空间中表现更为出色。在实际应用中，需要根据具体场景进行算法的选择和参数的调优，以最大程度地提高相似性搜索的效率和准确性。因此，算法选择的过程需要综合考虑数据集的特征、数据量和查询需求，以及对搜索准确性和效率的要求，才能取得良好的搜索性能。
图2.一个结合向量数据库和大型语言模型的理想工作流
但是目前针对向量数据库的研究存在诸多挑战，主要在以下几个方面：
(1) 高维度数据处理：向量数据库常常面对处理高维度数据的挑战。随着数据集的增长，向量的维度可能会迅速增加，导致存储和处理变得更加复杂和耗时。高维度数据带来的维度灾难问题是向量数据库研究中的一个重要挑战，如何有效地处理高维度数据以保证查询效率成为了研究的重点。
(2) 相似性搜索效率：相似性搜索是向量数据库的核心功能之一，但对于大规模数据集和高维度数据，相似性搜索的效率是一个严峻的挑战。传统的搜索算法在高维空间中效率低下，而设计高效的相似性搜索算法则需要克服距离计算的复杂性和计算成本的高昂。
(3) 数据表示和向量化：向量数据库中的数据以向量形式存储，因此数据的向量化成为一个关键的问题。如何有效地将非向量型数据转化为向量表示，以保留数据的特征和信息，并且在向量空间中保持有意义的距离和相似性关系，是一个具有挑战性的任务。
(4) 存储和检索结构设计：为了实现高效的向量数据存储和检索，需要设计适合于向量数据特点的存储和检索结构。这涉及到索引结构的选择、数据分区和划分策略等方面的问题，需要在考虑空间效率和查询性能之间找到平衡。
综上所述，向量数据库研究面临着诸多挑战，需要在处理高维度数据、提升相似性搜索效率、优化数据表示和存储结构设计等方面进行深入研究和探索，以实现向量数据库在实际应用中的有效性和可靠性。
1.3 国内外研究现状
在向量数据库的研究领域，国内外均展现出了持续的关注和积极的研究活动。在国内，随着人工智能和大数据技术的快速发展，向量数据库的研究也逐渐受到重视。近年来，国内学术界和工业界纷纷投入到向量数据库的研究与开发中。在学术界，中国的大学和研究机构积极开展向量数据库的理论研究与实践探索。他们关注向量数据库的存储结构、相似性搜索算法、查询优化等关键技术，并且不断提出新的方法和算法以应对向量数据的挑战。一些学者着眼于向量数据库在具体领域的应用，如图像识别、推荐系统、自然语言处理等，探索如何将向量数据库技术与实际场景相结合，提高数据处理和分析的效率和准确性。在工业界，一些互联网企业和大数据公司开始将向量数据库引入到他们的产品和服务中，以应对数据量大、复杂度高的挑战。例如，在推荐系统领域，通过利用向量数据库的高效相似性搜索能力，可以提升推荐算法的精度和速度，从而提升用户体验和平台的竞争力。2023年，中国信通院联合腾讯云计算和中移软件技术有限公司等，正式发布国内首个向量数据库标准，将为我国向量数据库研发、测试及选型提供重要参考，推动我国人工智能产业高质量发展。为进一步推动行业形成对向量数据库基础能力的基本共识，推动向量数据库技术产业发展和规模化应用[6]。
图3.腾讯云向量数据库（Tencent Cloud VectorDB）分布式部署架构
在国际上，向量数据库的研究也呈现出蓬勃发展的趋势。欧美等发达国家的大学和科研机构在向量数据库领域投入了大量资源，积极推动着相关技术的进步。同时，一些知名的科技公司也在向量数据库的研究与开发上发挥着重要作用，他们不仅推动着技术的创新，还通过开源项目和行业标准的制定等方式促进了领域的发展和合作。
目前向量数据库技术仍处于发展阶段，常见的向量数据库有Milvus、Vearch、Proxima、ScaNN等。Milvus 主要用于存储、检索由神经网络和机器学习模型产出的海量向量数据，并提供多种相似度计算方式，还支持分布式部署、读写分离、横向扩展和动态扩容等功能，具有高可靠性、易于扩展和检索速度快等特点[7]。 总的来说，国内外对向量数据库的研究都取得了一定的进展，但也面临着诸多挑战和问题。未来，随着人工智能和大数据技术的不断发展，向量数据库技术将会变得更加成熟和普及，为实现更加智能和高效的数据处理和分析提供更为强大的支撑。
2 主要技术
2.1 查询处理
在向量数据库管理系统（VDBMS）中，查询处理是从一个由相似度得分和查询类型组成的搜索规范开始的。这个搜索规范定义了用户所需的相似性匹配程度以及查询的类型，例如基于范围的查询、K近邻查询等。一旦用户通过查询接口传递查询条件给系统，系统就开始处理这个查询。处理查询的过程通常涉及到在向量集合上执行一系列操作符链。这些操作符链包括了一系列的数据操作，例如向量相似性计算、数据过滤、数据聚合等。系统根据查询规范和操作符链来动态地处理数据，并且利用索引结构和查询优化器来提高查询效率和性能。
在处理查询时，系统会根据查询规范中定义的相似度得分来对向量进行排序，并返回与查询条件最匹配的向量集合。这些操作的目的是为了找到与用户查询最相似的向量数据，并将结果返回给用户。通过执行操作符链，系统能够高效地处理大规模的向量数据，并且在短时间内返回准确的查询结果，从而满足用户对数据的需求。
2.1.1 查询处理
在向量数据库中，选择适合特定查询的分数是一个具有挑战性的问题。尽管人们提出了许多分数，但如何为特定的查询选择合适的分数仍然不清楚。理想情况下，选择的分数应确保查询结果准确地反映出向量表示的真实世界实体之间的语义相似性。目前尚未确立分数选择的指导原则，因此，分数选择更多地依赖于经验中提炼出来的非正式规则，而不是基于严格的理论。许多向量数据库管理系统将分数选择留给用户决定，而如何支持自动分数选择仍然是一个待解决的问题。一些最近的研究工作尝试根据查询动态调整分数，例如根据对社交媒体内容推荐的查询进行调整[8]。另外，一些系统允许用户通过多个嵌入模型和分数来进行相同的搜索，以识别语义上最有意义的设置，这也是一种解决方案的尝试。
2.1.2 维数灾难
随着维度的增加，维度灾难问题变得更加突出。当数据的维度增长到一定程度时，向量之间的欧氏距离可能会趋于相等，导致了欧氏距离这一常用的相似性度量的失效。这种情况下，即使是在高维空间中，向量之间的距离也会变得非常接近，从而导致向量之间的区分变得困难。
维度灾难给向量数据库的查询和分析带来了诸多挑战。在高维空间中，传统的相似性搜索算法可能会失效，因为欧氏距离无法很好地反映出向量之间的实际相似性。为了解决这一问题，研究人员提出了一些方法来恢复数据的可识别性。一种常见的方法是使用其他闵可夫斯基距离，例如曼哈顿距离或切比雪夫距离[9]。这些距离度量在一定程度上可以缓解维度灾难带来的影响，因为它们不像欧氏距离那样受到维度增长的限制。此外，还有一些研究尝试探索分数阶小于1的情况。通过引入分数阶距离，可以在一定程度上改善向量之间的距离计算，从而使得在高维空间中的相似性搜索更加准确和有效。然而，目前这些方法的效果还不确定，需要进一步的研究和实验验证。维度灾难问题的解决将为向量数据库的应用提供更为可靠和高效的数据处理和分析手段。
2.2 索引
我们根据其结构对索引进行分类，然后指出在哪个索引中使用了哪些技术。有三个基本结构：表将S划分为包含相似向量的桶；树是表的嵌套；图将相似的向量与虚拟边连接起来，然后可以遍历。所有这些结构都能够实现较高的查询精度，但具有不同的构造、搜索和维护特征。
图4.IVFADC索引的构建
2.2.1表
基于表的索引在向量数据库中起着至关重要的作用，而其中一个关键因素是数据包哈希函数的设计。数据包哈希函数的选择直接影响了索引结构的构建和查询效率。目前，对于基于单表的索引，主要的考虑因素之一是使用何种哈希函数。在实践中，一些最流行的向量数据库管理系统倾向于采用随机化和学习过的分区方法来设计哈希函数。对于随机化方法，基于局部敏感哈希（LSH）的技术[10]因其鲁棒性和误差边界而备受青睐。LSH技术通过将向量映射到不同的哈希桶中，从而实现了对相似向量的高效索引。这种方法尤其适用于大规模数据集和高维度向量的情况。另一种方法是学习型分区，其中一个典型的例子是学习到哈希（L2H）方法。L2H直接从数据中学习哈希函数，使得索引的构建更加自适应和灵活。此外，基于量化[11]的索引通常使用k-means等聚类算法来学习相似向量的几何簇，从而实现对向量空间的划分和索引。
这些不同的哈希函数设计方法在向量数据库中都有其独特的优势和适用场景。随机化方法通常适用于高维度数据和对查询性能要求较高的情况，而学习型分区则更适用于需要自适应性和灵活性的应用场景。因此，选择合适的哈希函数设计方法取决于具体的应用需求和数据特征。
图5.构造和搜索一个LSH索引
2.2.2 树
在基于树的索引中，一个关键的考虑因素是如何设计用于递归地将数据集S 分割为搜索树的分割策略。这些分割策略直接影响了树的结构和查询效率一种常见的分割策略是根据数据点之间的距离进行分割。在实践中，有几种主要的技术被广泛应用，包括基于枢轴的树，如VP-树和M-tree，以及k-means树。此外，还有一些基于深度学习[12]的树结构，通过学习数据的表示来构建索引树。除了这些主要技术外，还有一些其他基本的分割策略，这些策略在文献中有详细的描述[13]。然而，尽管这些树在低维度数据集上表现良好，但当应用于高维数据时，它们通常会遭受到维度诅咒的影响。由于维度灾难的存在，传统的基于树的索引结构在高维空间中可能会失效或者效果不佳。针对高维数据的索引，通常倾向于依赖于随机化的方法来执行节点分割。其中，"ANN快速库"（FLANN）[14]是一个经常被使用的工具，它结合了随机化和主成分分析（PCA）学习分区的方法，扩展了PKD-tree技术，并引入了随机投影树（RPTree）。这些方法的目标是在高维空间中提供高效的近似最近邻搜索，从而克服了传统树结构在高维情况下的局限性。
图6.RPTrees森林
如图所示，可以使用一个随机树的森林来提高召回率。我们提到，与k-d树和FLANN相比，由于存储d维投影向量，RPTree产生了O（DN）的存储开销，而这个成本对于内存森林来说是相当大的。通过结合在森林中的树木上的投影降低成本到O（D log N）
2.2.3 图
基于图的索引结构涵盖了各种分区技术，并在构建过程中使用了多种不同的方法。许多图索引在其构建过程中依赖于随机初始化或随机抽样，以确保索引的多样性和覆盖性。例如，k-最近邻图（KNNG）[15]采用了一种类似于k-means的迭代细化过程，将每个向量与其k个最近邻关联起来。这种方法是一种无监督学习的形式，通过不断地迭代来改善图的质量和连接关系，从而实现了高效的近邻搜索。另一方面，还有一些其他类型的图索引，如单调搜索网络（MSNs）[16]和小世界（SW）图[17]，它们在构造过程中采用了不同的策略。MSNs旨在实现高度的导航性能，通常依赖于搜索图质量的搜索试验来优化图的构建过程。而SW图则采用一种启发式过程，称为“一次性细化”，通过动态地添加和连接节点来逐步构建图结构，以实现较短的平均最短路径长度和较高的全局连通性。这些不同类型的图索引结构在向量数据库中发挥着重要作用，它们的选择取决于应用的需求、数据特征以及查询的性能要求。因此，在设计和选择图索引时，需要综合考虑各种因素，以确保索引能够有效地支持数据的存储、检索和分析。
图7.基于图的搜索例子
2.3 存储
2.3.1 分片
分片是向量数据库中一种重要的技术，它基于散列函数或键范围将数据分割成碎片，每个碎片被称为一个分片。分片技术的应用可以显著提升向量数据库的可伸缩性、可用性和性能。一种常见的分片方法是基于散列的分片列技术，它根据键列或一组列的散列值将向量数据分配到不同的分片上。例如，可以通过对向量数据的ID列应用哈希函数来实现分片，从而将数据均匀地分布在各个碎片上，有效地避免了热点问题。另一种常见的分片方法是基于范围的分片技术，它根据键列或一组列的值范围将向量数据分配到不同的碎片上。例如，可以通过将向量数据的ID列划分为不同的范围，如0-999、1000-1999、2000-2999等，每个范围对应一个碎片。通过这种方式，用户可以更有效地查询向量数据，通过指定碎片名称或范围来进行查询操作。
2.3.2 分区
分区是向量数据库中一项关键技术，它根据各种标准，如地理位置、类别或频率等，将数据库划分为更小且可管理的部分，这些部分被称为分区。分区的应用可以显著提升向量数据库的性能、可伸缩性和可用性。在向量数据库中进行分区的一种常见方法是使用范围分区技术，该技术根据关键列或一组列的值范围将向量数据分配给不同的分区。例如，可以按照日期范围来划分数据库，例如每月或每季度。通过这种方式，用户可以通过指定分区名或范围来更有效地查询向量数据。另一种常见的分区方法是使用列表分区技术，该技术根据关键列或一组列的值列表将向量数据分配给不同的分区。例如，可以按照颜色值来划分数据库，如红色、黄色和蓝色。每个分区都包含具有指定颜色值的向量数据。这样，用户可以更容易地通过指定分区名称或列表来查询向量数据。
2.3.3 缓存
缓存通过将经常访问或最近使用的数据存储在快速和可访问的内存中（如RAM），以降低延迟并提高数据检索的性能。在向量数据库中，缓存可用于加速向量数据的相似性搜索和检索速度。一种常见的缓存策略是最近最少使用（LRU）策略，它会定期清除最近使用最少的向量数据，从而保留最相关或最常访问的数据。例如，Redis是一种流行的内存数据库，它使用LRU缓存来存储向量数据，并支持向量相似度搜索。另一种缓存策略是分区缓存，它根据地理位置、类别或频率等标准将向量数据划分为不同的分区，并为每个分区分配自己的缓存空间和驱逐策略。这种策略可以根据不同分区的需求和使用情况来优化缓存效果，从而最大限度地提高资源利用率。举例来说，地理信息系统（GIS）公司Esri就使用分区缓存来存储向量数据以支持地图渲染。
2.3.4 复制
复制是一种创建向量数据的多个副本并将它们存储在不同的节点或集群上的技术。复制可以提高向量数据库的可用性、持久性和性能。在向量数据库中进行复制的一种方法是使用无领导的复制方法，该方法不区分主节点和辅助节点，并允许任何节点接受写请求和读请求。无领导复制可以避免单点故障，提高向量数据库的可伸缩性和可靠性。然而，它也可能引入一致性问题，并需要协调机制来解决冲突。在向量数据库中进行复制的另一种方法是使用领导者-追随者复制方法，该方法指定一个节点为领导者节点，其他节点为追随者，只允许领导者接受写请求并将其传播给追随者。领导者-跟随者复制可以确保强一致性，简化向量数据库的冲突解决。但是，它也可能引入可用性问题，并需要故障转移机制来处理领导者故障
3 主要类别方向
3.1 纯矢量数据库
纯矢量数据库是专门为存储和检索矢量而设计的。包括Chroma, LanceDB, Marqo, Milvus Zilliz, Pinecone, Qdrant, Vald, Vespa, Weaviate等。数据是基于对象或数据点的向量表示来组织和索引。这些向量可以是各种类型数据的数字表示，包括图像、文本文档、音频文件或任何其他形式的结构化或非结构化数据。优点包括，能够利用索引技术进行高效的相似度搜索，大型数据集和高查询工作负载的可伸缩性，支持高维数据，支持基于HTTP和json的api等。虽然纯矢量数据库可以存储矢量和一些元数据，但是其他就不行了。对于大多数用例，可能还需要包括诸如实体、属性和层次结构(图)、位置(地理空间)等描述的数据，这就要其他存储的整合。纯矢量数据库通常使用自己的查询语言，这使得很难对矢量和相关信息运行传统的分析，也很难将矢量和其他数据类型结合起来。 其次纯矢量数据库并不是真正为创建、更新和删除操作而设计的。所以必须首先对数据进行矢量化和索引，这些数据库的重点是获取向量数据，并基于向量相似度查询最近邻，而索引是很耗时的。索引矢量数据计算量大、成本高、耗时长。这使得基本上无法进行实时的操作。在功能上，许多矢量数据库在基本特性上严重落后，包括ACID事务、灾难恢复、RBAC、元数据过滤、数据库可管理性、可观察性等。这可能会导致严重的业务问题，要解决这些问题，则需要我们自己来处理了这会导致开发量大增。
3.2 全文检索数据库
这类数据库包括Elastic/Lucene、OpenSearch和Solr。具有高可伸缩性和性能，特别是对于非结构化文本文档。有丰富的文本检索功能，如内置的外语支持，可定制的标记器，词干器，停止列表和N-grams。并且大部分基于开源库(Apache Lucene) 成熟的且有大型集成生态系统，包括矢量库。但是这类数据库没有优化向量搜索或相似匹配主要设计用于全文搜索，而不是语义搜索，因此基于它构建的应用程序将不具有检索增强生成(RAG)和其他的完整上下文。为了实现语义搜索功能，这些数据库需要使用其他工具以及大量自定义评分和相关模型进行增强，基本上不支持GPU。
3.3 开源矢量库
Faiss、Annoy和Hnswlib等开源矢量库是一个很好的起点。Faiss是一个用于密集向量相似性搜索和聚类的库。Annoy (Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah)是一个用于人工神经网络搜索的轻量级库。Hnswlib是一个实现HNSW ANN搜索算法的库。它能够快速近邻搜索为高维构建，支持面向人工神经网络的索引结构，包括倒排文件，产品量化和随机投影。支持推荐系统、图像搜索和自然语言处理的用例SIMD(单指令，多数据)和GPU支持，加快向量相似度搜索操作。但是维护和集成麻烦，与精确方法相比，可能会牺牲搜索准确性。在使用过程需要构建和维护复杂的基础设施，为应用程序需求提供足够的CPU、GPU和内存资源。此外对元数据过滤、SQL、CRUD操作、事务、高可用性、灾难恢复以及备份和还原的支持有限或不支持。
3.4 支持矢量的NoSQL数据库
这些数据库包括：NoSQL数据库，如MongoDB, Cassandra/ DataStax Astra, CosmosDB和Rockset。还有像像Redis这样的键值数据库和其他特殊用途的数据库，如Ne(图数据库)几乎所有这些NoSQL数据库都是最近才添加矢量搜索扩展而具备矢量能力的。对于特定的数据模型，NoSQL数据库提供了高性能和可扩展性。Neo4j可以与llm一起用于社交网络或知识图谱。一个具有矢量能力的时间序列数据库(如kdb)可能能够将矢量数据与金融市场数据结合起来。但是NoSQL数据库的矢量功能是基本的/新生的/未经测试的。
3.5 支持矢量的SQL数据库
这些库与上面的类似，但是它们基本都是关系型数据库并且支持sql查询，例如SingleStoreDB, PostgreSQL, Clickhouse和Kinetica的pgvector/Supabase Vector(测试版)。包含矢量搜索功能，如点积，余弦相似度，欧几里得距离和曼哈顿距离.使用相似度分数找到k个最近邻。多模型SQL数据库提供混合查询，并且可以将向量与其他数据结合起来以获得更有意义的结果。大多数SQL数据库都可以作为服务部署，可以在云上进行完全管理。
缺点也很明显，SQL数据库是为结构化数据而设计的。而矢量是非结构化数据，如图像、音频和文本。虽然关系数据库通常可以存储文本和blob，但大多数数据库不会将这些非结构化数据矢量化以用于机器学习。大多数SQL数据库(还)没有针对向量搜索进行优化。关系数据库的索引和查询机制主要是为结构化数据设计的，而不是为高维矢量数据设计的。虽然用于向量数据处理的SQL数据库的性能可能不是特别好，但支持向量的SQL数据库可能会添加扩展或新功能来支持向量搜索。传统的SQL数据库不能向外扩展，它们的性能会随着数据的增长而下降。使用SQL数据库处理高维向量的大型数据集可能需要进行额外的优化，比如对数据进行分区或使用专门的索引技术来保持高效的查询性能。
4 存在的挑战
4.1高维向量的指标构造与搜索
向量数据库需要对数十万个或数千个维度上的数十亿个向量进行高效的索引和搜索，这构成了巨大的计算和存储挑战。传统的索引方法，如b树或哈希表，不适用于高维向量，因为它们会遭受维数灾难。因此，向量数据库需要使用专门的技术，如人工神经网络搜索、哈希、量化或基于图的搜索，以降低复杂性，提高向量相似度搜索的准确性。
4.2 支持异构向量数据类型
向量数据库需要支持不同类型的向量数据，如密集向量、稀疏向量、二进制向量等。每种类型的向量数据可能有不同的特征和要求，如维数、稀疏性、分布、相似性度量等。因此，向量数据库需要提供一个灵活的、自适应的索引系统来处理各种向量数据类型，并优化其性能和可用性。
4.3 分布式并行处理支持
向量数据库需要具有可伸缩性，以处理可能超过单个机器容量的大规模向量数据和查询。因此，向量数据库需要支持跨多个计算机或集群的向量数据和查询的分布式并行处理。这涉及到诸如数据分区、负载平衡、容错性和一致性等挑战。
4.4 与主流机器学习框架的集成
向量数据库需要与流行的机器学习框架集成，如张量流、PyTorch、科学基学习等，这些框架用于生成和使用向量嵌入。因此，矢量数据库需要提供易于使用的api和封装的连接器，以与这些框架无缝交互，并支持各种数据格式和模型。
5 总结与展望
1 总结
总体结构上，本文从向量数据库的概念出发，介绍了其基本特点、工作原理以及在各个领域的应用。首先，我们探讨了向量数据库的基本概念和特点，包括向量数据的存储、相似性搜索以及分区和缓存等关键技术。随后，我们深入分析了向量数据库在不同领域的应用，包括人脸识别、图像搜索、推荐系统等，以及其在大数据时代的重要性和发展前景。通过对向量数据库的研究现状和挑战进行分析，我们发现在处理大规模向量数据时，传统数据库技术面临着一些挑战，如维度灾难和高维相似性搜索问题。为了解决这些问题，向量数据库应运而生，其以向量为核心，专门用于存储和处理向量数据，具有高度的可扩展性和高效的相似性搜索能力。同时，我们也探讨了向量数据库在不同应用场景下的设计和优化策略，包括分片、分区和缓存等技术的应用。
综合而言，向量数据库作为处理大规模向量数据的关键技术，已经在各个领域取得了重要的应用和研究成果。随着大数据时代的持续发展，向量数据库将继续发挥重要作用，推动人工智能技术的发展和创新。因此，我们对向量数据库的研究和应用充满信心，并期待着在未来的工作中进一步探索其潜力和可能性。
5.2 未来展望
未来，随着数据规模的不断增长和人工智能技术的不断发展，向量数据库将会迎来更广阔的发展前景。随着数据量和查询需求的增加，向量数据库将不断优化其性能和扩展性，以满足日益增长的应用需求。通过引入新的分布式计算和存储技术，优化查询处理算法，以及进一步提升硬件设备性能，向量数据库将能够更高效地处理大规模向量数据。未来的向量数据库将不仅仅局限于处理单一类型的向量数据，而是能够支持多模态数据，包括图像、文本、音频等不同类型的数据。这将为跨领域的数据分析和应用提供更丰富的可能性，推动人工智能技术的综合应用和创新。随着深度学习技术的不断发展，未来的向量数据库将更加紧密地集成深度学习模型和算法。通过将深度学习模型与向量数据库相结合，可以实现更准确、更智能的数据分析和相似性搜索，从而提升向量数据库的应用价值和竞争力。未来的向量数据库将借助智能化管理和优化技术，实现自动化的性能调优和资源管理。通过引入自动化的监控和调整机制，以及智能化的查询优化器和存储管理器，向量数据库将能够更加灵活和智能地适应不同的应用场景和工作负载需求。随着数据安全和隐私保护意识的提高，未来的向量数据库将加强对数据安全和隐私保护的支持。通过引入更加严格的权限管理和数据加密技术，以及采用隐私保护的数据处理和查询机制，向量数据库将能够更好地保护用户的数据安全和隐私。
综上所述，未来的向量数据库将在性能优化、多模态数据支持、深度学习集成、智能化管理和优化，以及安全和隐私保护等方面不断发展和完善，为人工智能技术的应用和创新提供更加强大和可靠的支持。
参考文献
[1] Jurafsky, D., Martin, J.H.: Speech and Language Processing, 2nd edn. Prentice-Hall (2009)
[2] Wei, C., Wu, B., Wang, S., Lou, R., Zhan, C., Li, F., Cai, Y.:AnalyticDB-V: A hybrid analytical engine towards query fusion for structured and unstructured data. Proc. VLDB Endow. 13(12), 3152–3165 (2020)
[3] Wang, J., Yi, X., Guo, R., Jin, H., Xu, P., Li, S., Wang, X., Guo, X., Li, C., Xu, X., Yu, K., Yuan, Y., Zou, Y., Long, J., Cai, Y., Li, Z., Zhang, Z., Mo, Y., Gu, J., Jiang, R., Wei, Y., Xie, C.: Milvus: A purpose-built vector data management system. In: SIGMOD, pp. 2614–2627 (2021)
[4] James Jie Pan, Jianguo Wang, Guoliang Li : Survey of Vector Database Management Systems. arXiv:2310.14021 [cs.DB]
[5] 路沙. 向量数据库突显含金量[N]. 中国信息化周报,2023-08-14(022).DOI:10.28189/n.cnki.ndnjy.2023.000236.
[6] 国内首个向量数据库标准发布[J].电子产品可靠性与环境试验,2023,41(06):29.
[7] 张浩.基于向量数据库的智能媒资搜索研究[J].电声技术,2022,46(01):22-24+28.DOI:10.16311/j.audioe.2022.01.006.
[8] Wang, W., Guo, Y., Shen, C., Ding, S., Liao, G., Fu, H., Prabhakar, P.K.: Integrity and junkiness failure handling for embedding-based retrieval: A case study in social network search. In: SIGIR (2023)
[9] Mirkes, E.M., Allohibi, J., Gorban, A.: Fractional norms and quasinorms do not help to overcome the curse of dimensionality. Entropy 22(10) (2020)
[10] Andoni, A., Indyk, P.: Near-optimal hashing algorithms for approximate nearest neighbor in high dimensions. Commun. ACM 51(1), 117–122 (2008)
[11] Gray, R.M.: Vector quantization. IEEE ASSP Mag. 1(2), 4–29 (1984)
[12] Li, H., Ai, Q., Zhan, J., Mao, J., Liu, Y., Liu, Z., Cao, Z.: Constructing tree-based index for efficient and effective dense retrieval. In: SIGIR (2023)
[13] Sellis, T., Roussopoulos, N., Faloutsos, C.: Multidimensional access methods: Trees have grown everywhere. Proc. VLDB Endow. pp. 13–14 (1997)
[14] Muja, M., Lowe., D.G.: FLANN: Fast library for approximate nearest neighbors. In: VISAPP (2009)
[15] Eppstein, D., Paterson, M.S., Yao, F.F.: On nearestneighbor graphs. Discrete Comput. Geom. 17, 263–282 (1997)
[16] Dearholt, D., Gonzales, N., Kurup, G.: Monotonic search networks for computer vision databases. In: ACSSC, pp. 548–553 (1988)
[17] Malkov, Y., Ponomarenko, A., Logvinov, A., Krylov, V.: Approximate nearest neighbor algorithm based on navigable small world graphs. Inform. Syst. 45, 61–68 (2014)
