Для чего нужна векторная база данных
Обычные базы данных хорошо подходят для поиска записей по точным значениям, условиям и структурированным полям. Например, они позволяют найти пользователя по идентификатору или получить все заказы за определённый период.
Но такие операции не всегда подходят для поиска информации по смыслу.
Предположим, пользователь ищет документацию о способах уменьшения потребления памяти приложением. В базе может находиться статья об оптимизации использования RAM, хотя исходная формулировка запроса в ней не встречается.
Векторная БД помогает находить такие соответствия. Вместо сравнения только слов или значений она использует числовые представления данных, отражающие их признаки.
Поэтому векторные базы данных применяются в семантическом поиске, рекомендательных системах и AI-приложениях, работающих с большими объёмами неструктурированной информации.
Как работает векторная база данных
Основой векторного поиска служат эмбеддинги — числовые векторы, полученные с помощью специальных моделей.
Текст, изображения и другие объекты могут преобразовываться в такие представления. Семантически близкие тексты обычно получают векторы, расположенные относительно близко друг к другу в пространстве признаков.
Типичный процесс работы состоит из пяти этапов:
- Подготовка информации. Документы собирают и при необходимости разбивают на небольшие фрагменты.
- Создание эмбеддингов. Модель преобразует каждый объект или фрагмент в числовой вектор.
- Сохранение данных. Векторная база хранит представления вместе с идентификаторами, метаданными и необходимыми ссылками на исходные объекты.
- Обработка запроса. Новый запрос преобразуется в вектор с помощью совместимой модели эмбеддингов.
- Поиск похожих объектов. База сравнивает вектор запроса с сохранёнными представлениями и возвращает ближайшие результаты.
Для сравнения могут использоваться косинусное сходство, евклидово расстояние и другие метрики.
В больших коллекциях часто применяют алгоритмы приближённого поиска ближайших соседей (ANN). Они позволяют ускорить поиск, хотя в некоторых случаях могут не вернуть абсолютно ближайшие векторы.
Где используются векторные базы данных
Семантический поиск и корпоративные базы знаний
Векторная база помогает находить документы по смыслу запроса. Это удобно для поиска по регламентам, технической документации и внутренним инструкциям, когда пользователь не знает точных названий материалов.
RAG-системы
Векторная БД для RAG часто используется как хранилище эмбеддингов документов.
Когда пользователь задаёт вопрос, система ищет подходящие фрагменты и передаёт их языковой модели в качестве дополнительного контекста.
Так LLM может использовать информацию из внешней базы знаний без изменения своих параметров. Подробный принцип работы описан в статье «Что такое RAG и как работает Retrieval-Augmented Generation».
При этом RAG не требует обязательного использования векторной базы: поиск можно реализовать и другими способами.
AI-инструменты для программирования
Векторные базы помогают находить релевантные участки кодовой базы по описанию задачи. AI-агент может получить связанные функции, файлы и документацию, не загружая весь проект в контекст языковой модели.
Чем векторная база отличается от обычной БД и векторного индекса
Традиционная база данных ориентирована прежде всего на хранение структурированных записей, фильтрацию и выполнение запросов по значениям. Векторная база специализируется на поиске похожих представлений в многомерном пространстве.
Эти возможности не исключают друг друга: современные СУБД могут поддерживать векторный поиск, а специализированные векторные базы — фильтрацию по обычным полям.
Векторный индекс — структура данных, которая ускоряет поиск ближайших векторов. Он представляет собой отдельный механизм, а не обязательно полноценную базу данных.
Векторная БД помимо индекса обеспечивает хранение записей, работу с идентификаторами и метаданными, обновление и удаление данных. Дополнительные возможности зависят от конкретной системы.
Таким образом, векторный индекс отвечает преимущественно за эффективность поиска, а векторная база данных — за управление векторными представлениями и выполнение запросов к ним.