Векторные базы данных, также известные как векторизованные базы данных или базы данных подобия векторов, представляют собой тип базы данных, предназначенный для эффективного хранения векторных данных и управления ими.

Векторные данные относятся к данным, которые могут быть представлены в виде векторов, которые представляют собой математические представления объектов или точек данных в многомерном пространстве.

Векторные базы данных особенно хорошо подходят для обработки многомерных данных, таких как вложения или векторы признаков, которые обычно используются в задачах машинного обучения и обработки естественного языка.

Векторные базы данных хранят векторы в виде точек данных и предоставляют специализированные возможности индексирования и запросов для векторного поиска сходства.

Они оптимизированы для выполнения векторных операций, таких как вычисление сходства векторов и поиск ближайшего соседа, которые являются общими задачами в системах машинного обучения и рекомендательных системах.

Векторные базы данных позволяют эффективно хранить и извлекать крупномасштабные векторные данные, что делает их идеальными для приложений, требующих быстрого и точного поиска сходства, таких как поиск изображений, текстовый поиск и рекомендательные системы.

Примеры векторных баз данных включают:

  1. Faiss: библиотека поиска сходства векторов с открытым исходным кодом, разработанная Facebook. Faiss обеспечивает быстрое и экономичное индексирование и запросы к крупномасштабным векторным данным и поддерживает различные метрики сходства, такие как косинусное сходство и евклидово расстояние.
  2. Milvus: база данных векторов с открытым исходным кодом, обеспечивающая возможности индексации и поиска векторов. Milvus поддерживает различные алгоритмы индексирования, такие как IVF (перевернутый файл с деревом словаря) и HNSW (иерархический малый мир с возможностью навигации), и предназначен для обработки крупномасштабных векторных данных.
  3. Annoy: библиотека C++ с открытым исходным кодом для приблизительного поиска ближайшего соседа, которую можно использовать в качестве векторной базы данных. Annoy обеспечивает быстрое и экономичное индексирование и запрос векторных данных и поддерживает различные метрики расстояния, такие как евклидово расстояние и косинусное сходство.
  4. Redis: векторные базы данных Redis предлагают ряд преимуществ по сравнению с другими векторными базами данных. Например, векторные базы данных Redis обеспечивают производительность поиска в режиме реального времени, встроенную отказоустойчивость и отказоустойчивость, гарантируя, что ваши поисковые приложения никогда не будут простоями. Дополнительным преимуществом векторной базы данных Redis является снижение сложности архитектуры и приложений.

Теперь давайте сравним векторные базы данных с NoSQL и реляционными базами данных:

  1. Представление данных. Векторные базы данных специально разработаны для эффективного хранения векторных данных и управления ими, тогда как NoSQL и реляционные базы данных обычно предназначены для хранения более традиционных типов данных, таких как текст, числа и мультимедиа. Векторные базы данных предоставляют специализированные возможности индексирования и запросов для векторного поиска сходства, которые недоступны в NoSQL или реляционных базах данных.
  2. Производительность. Векторные базы данных оптимизированы для векторных операций, таких как вычисление сходства векторов и поиск ближайшего соседа, и могут обеспечить быструю и эффективную работу. NoSQL и реляционные базы данных могут быть не оптимизированы для векторных операций и могут плохо работать в задачах, связанных с поиском сходства векторов.
  3. Масштабируемость. Векторные базы данных предназначены для эффективной обработки крупномасштабных векторных данных, что делает их подходящими для приложений с большими данными. NoSQL и реляционные базы данных также могут обрабатывать крупномасштабные данные, но они могут быть не так оптимизированы для векторных данных и векторных операций, как векторные базы данных.
  4. Гибкость: NoSQL и реляционные базы данных обеспечивают большую гибкость с точки зрения моделирования данных и проектирования схем, позволяя создавать динамические и развивающиеся структуры данных. Векторные базы данных, с другой стороны, могут иметь больше ограничений с точки зрения моделирования данных и могут требовать фиксированной схемы для векторных данных.
  5. Возможности запросов. Векторные базы данных предоставляют специализированные возможности индексирования и запросов для векторного поиска по сходству, что является ключевой функцией для многих систем машинного обучения и систем рекомендаций. NoSQL и реляционные базы данных могут не иметь встроенной поддержки поиска по сходству векторов или могут потребовать дополнительной настройки для достижения аналогичных возможностей.

Таким образом, векторные базы данных — это специализированные базы данных, оптимизированные для эффективного хранения и запроса векторных данных и хорошо подходящие для приложений, требующих быстрого и точного поиска сходства векторов.

NoSQL и реляционные базы данных, с другой стороны, являются базами данных более общего назначения, которые могут быть не оптимизированы для векторных операций, но обеспечивают большую гибкость с точки зрения моделирования данных и проектирования схем.

Выбор между векторными базами данных, NoSQL и реляционными базами данных зависит от конкретных требований приложения и характера хранимых и запрашиваемых данных.

Если вы знаете кого-то, кто ищет магазин для разработчиков и нуждается в создании MVP, пожалуйста, представьте их мне через LinkedIn — спасибо за рекомендации!