何謂Vector Database：AI時代的數據革命

隨著人工智慧(AI)技術的快速發展，傳統的數據庫在處理非結構化數據方面顯得力不從心。這些非結構化數據，如社交媒體貼文、圖片、視頻或音頻資料，佔據了超過80%的數據量。Vector Database因此應運而生，它通過向量嵌入(Vector Embeddings)和索引(Indexes)的技術，為這類數據提供了一種全新的存儲和檢索方式。本文將從科技記者的角度，深入探討Vector Database的核心概念、運作原理、應用場景及其在當代AI技術中的重要性。

摘要自下列 Youtube 影片

Vector Database的核心概念

Vector Database，或稱向量數據庫，是一種專門設計來存儲和檢索向量嵌入的數據庫。向量嵌入是通過機器學習模型將非結構化數據轉換成固定長度的數字列表，這些數字列表能夠代表原始數據的特徵和語義信息。

特性描述
非結構化數據處理能夠有效處理和檢索如圖像、文本和聲音等非結構化數據。
向量嵌入通過機器學習模型轉換數據為向量形式，便於計算機理解和處理。
快速檢索利用索引技術實現快速的相似度搜索，大幅提高檢索效率。
高維度支持支持高維度數據，能夠處理具有複雜特徵的數據項目。
應用多樣支持廣泛的應用場景，包括語義搜索、推薦系統、圖像和聲音的相似度檢索等。

運作原理

Vector Database的運作可以分為兩個主要部分：向量嵌入的生成和向量的索引。

  1. 向量嵌入的生成：首先，利用機器學習模型（如深度學習模型）將非結構化數據轉換成向量形式。這一過程涉及到數據的預處理、特徵提取和維度壓縮等步驟，最終生成能夠代表原始數據特徵的向量嵌入。

  2. 向量的索引：生成的向量嵌入接著被索引到一個專門設計的數據結構中，這使得後續的相似度檢索變得高效。索引結構的設計是一個重要的研究領域，它直接影響到檢索的速度和準確性。

應用場景

Vector Database在多個領域都有著廣泛的應用，包括但不限於：

  • 語義搜索：在文本數據中進行基於意義的搜索，而非僅僅是關鍵字匹配。
  • 相似項目推薦：在電商平台上推薦相似商品，或在內容平台推薦相似文章、視頻等。
  • 圖像和聲音的相似度檢索：找出視覺或聽覺上相似的項目，應用於版權檢測、內容發現等領域。
  • 增強型大語言模型：為大型語言模型（如GPT系列）提供長期記憶能力，進一步提升其理解和生成的能力。