隨著數位時代推動我們進入以人工智慧和機器學習為主導的時代，向量資料庫已成為儲存、搜尋和分析高維度資料向量不可或缺的工具。本部落格旨在全面了解向量資料庫、它們在人工智慧中日益增長的重要性，並深入探討 2025 年可用的最佳向量資料庫。
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什麼是向量資料庫？
向量資料庫是一種特定的資料庫，它以表示某些特徵或品質的多維向量的形式保存資訊。
根據數據的複雜性和細節，每個向量的維度可能有很大差異，從幾個到數千個不等。這些數據可能包括文字、圖像、音頻和視頻，使用機器學習模型、詞嵌入或特徵提取技術等各種過程轉換為向量。
向量資料庫的主要優點是能夠根據向量的鄰近性或相似性快速且準確地定位和檢索資料。這允許基於語義或上下文相關性的搜索，而不是像傳統資料庫那樣僅依賴精確匹配或設定標準。
例如，使用向量資料庫，您可以：
根據旋律和節奏搜尋與特定曲調產生共鳴的歌曲。
發現與另一篇特定文章在主題和觀點上一致的文章。
識別反映特定設備的特徵和評論的小工具。
向量資料庫如何運作？
傳統資料庫以表格格式儲存單字和數字等簡單資料。然而，向量資料庫處理稱為向量的複雜數據，並使用獨特的搜尋方法。
常規資料庫搜尋精確的資料匹配，而向量資料庫則使用特定的相似性度量來尋找最接近的匹配。
向量資料庫使用稱為近似最近鄰 (ANN) 搜尋的特殊搜尋技術，其中包括雜湊和基於圖形的搜尋等方法。
要真正理解向量資料庫如何運作以及它與SQL等傳統關係型資料庫有何不同，我們必須先了解嵌入的概念。
非結構化數據，例如文字、圖像和音頻，缺乏預先定義的格式，給傳統資料庫帶來了挑戰。為了在人工智慧和機器學習應用中利用這些數據，使用嵌入將其轉換為數位表示。
嵌入就像為每個項目（無論是單字、圖像還是其他東西）提供一個獨特的程式碼來捕捉其含義或本質。該程式碼可以幫助電腦以更有效和更有意義的方式理解和比較這些項目。可以將其視為將一本複雜的書變成一個仍然抓住要點的簡短摘要。
這種嵌入過程通常是使用專為該任務設計的特殊神經網路來實現的。例如，詞嵌入將單字轉換為向量，使得具有相似意義的單字在向量空間中更接近。
這種轉換使演算法能夠理解項目之間的關係和相似性。
從本質上講，嵌入充當橋樑，將非數位資料轉換為機器學習模型可以使用的形式，使它們能夠更有效地識別資料中的模式和關係。
向量資料庫如何運作？
向量資料庫如何運作？ （圖片來源）
向量資料庫應用
向量資料庫以其獨特的功能，由於其在實施「相似性搜尋」方面的效率，正在眾多行業中佔據一席之地。以下是對其多樣化應用的更深入探討：
1. 提升零售體驗
在熙熙攘攘的零售領域，向量資料庫正在重塑消費者的購物方式。它們可以創造先進的推薦系統，打造個人化的購物體驗。例如，線上購物者不僅可以根據過去的購買情況接收產品建議，還可以透過分析產品屬性、使用者行為和偏好的相似性來接收產品建議。
2、財務數據分析
金融領域充滿了複雜的模式和趨勢。向量資料庫擅長分析這些密集數據，幫助金融分析師發現對投資策略至關重要的模式。透過識別微妙的相似點或偏差，他們可以預測市場趨勢並制定更明智的投資藍圖。
3. 醫療保健
在醫療保健領域，個人化至關重要。透過分析基因組序列，載體資料庫可以實現更有針對性的醫療治療，確保醫療解決方案與個人基因組成更緊密地結合。
4. 增強自然語言處理（NLP）應用
數位世界中聊天機器人和虛擬助理 阿根廷電話號碼列表 的數量正在激增。這些人工智慧驅動的實體在很大程度上依賴對人類語言的理解。透過將大量文字資料轉換為向量，這些系統可以更準確地理解和回應人類查詢。例如，Talkmap 等公司利用即時自然語言理解，實現更順暢的客戶與代理商互動。
5. 媒體分析
從醫學掃描到監視器錄影，準確比較和理解影像的能力至關重要。向量資料庫透過專注於影像的基本特徵、濾除雜訊和失真來簡化這一過程。例如，在交通管理中，可以快速分析視訊來源中的影像，以優化交通流量並增強公共安全。
6. 異常檢測
發現異常值與辨識相似性同樣重要。特別是在金融和安全等領域，檢測異常可能意味著防止詐欺或預防潛在的安全漏洞。向量資料庫提供了該領域的增強功能，使檢測過程更快、更精確。
良好向量資料庫的特徵
向量資料庫已成為強大的工具，可以在廣闊的非結構化資料（如圖像、影片和文字）中導航，而無需嚴重依賴人類生成的標籤或標記。當它們的功能與先進的機器學習模型整合時，有可能徹底改變從電子商務到製藥等眾多領域。以下是使向量資料庫成為遊戲規則改變者的一些傑出功能：
1. 可擴展性和適應性
強大的向量資料庫可確保隨著資料的成長（達到數百萬甚至數十億個元素），它可以輕鬆地跨多個節點進行擴展。最好的向量資料庫提供適應性，允許使用者根據插入率、查詢率和底層硬體的變化來調整系統。
2. 多用戶支援和資料隱私
容納多個使用者是對資料庫的標準期望。然而，僅僅為每個使用者創建一個新的向量資料庫效率不高。向量資料庫優先考慮資料隔離，確保對一個資料集合所做的任何更改都不會被其他資料集合看到，除非所有者有意共享。這不僅支持多租戶，還保證了資料的隱私和安全。
3. 全面的API套件
真實有效的資料庫提供全套API和SDK。這確保了系統可以與不同的應用程式互動並可以有效的管理。 Pinecone等領先的向量資料庫提供了Python、Node、Go、Java等多種程式語言的SDK，保證了開發和管理的靈活性。
4. 人性化的介面
向量資料庫中的使用者友善介面在減少與新技術相關的陡峭學習曲線方面發揮關鍵作用。這些介面提供了直覺的概覽、輕鬆的導航以及對原本可能被掩蓋的功能的可訪問性。
2025 年 5 個最佳向量資料庫
該清單沒有特定的順序 - 每個清單都顯示了上一節中概述的許多品質。
1. 色度
使用 ChromaDB 建立 LLM 應用程式
使用 ChromaDB 建立 LLM 應用程式（圖片來源）
Chroma 是一個開源嵌入資料庫。 Chroma 透過為法學碩士提供可插入的知識、事實和技能，使建立法學碩士應用程式變得容易。正如我們在Chroma DB 教程中所探索的那樣，您可以輕鬆管理文字文件、將文字轉換為嵌入以及進行相似性搜尋。
ChromaDB 特色：
LangChain（Python 和 JavScript）和LlamaIndex支援可用
在 Python 筆記本中運行的相同 API 可以擴展到生產集群
2. 松果
松果向量資料庫
松果向量資料庫（圖片來源）
Pinecone 是一個託管向量資料庫平台，專為解決與高維資料相關的獨特挑戰而建置。 Pinecone 配備了尖端的索引和搜尋功能，使資料工程師和資料科學家能夠建立和實施大規模機器學習應用程序，從而有效地處理和分析高維度資料。
松果的主要特點包括：
全面託管服務
高度可擴展
即時資料攝取
低延遲搜索
與浪鏈集成
值得注意的是，Pinecone 是唯一入選《財星 2023 年 50 人工智慧創新者》榜單的向量資料庫。
要了解有關 Pinecone 的更多信息，請查看使用 Pinecone 掌握向量資料庫教程。
3. 編織
Weaviate向量資料庫架構
Weaviate向量資料庫架構（圖片來源）
Weaviate 是一個開源向量資料庫。它允許您儲存來自您最喜歡的 ML 模型的資料物件和向量嵌入，並無縫擴展到數十億個資料物件。 Weaviate 的一些主要功能包括：
Weaviate 可以在短短幾毫秒內從數百萬個物件中快速搜尋最近的鄰居。
透過 Weaviate，您可以在匯入期間對資料進行向量化，也可以上傳您自己的數據，利用與 OpenAI、Cohere、HuggingFace 等平台整合的模組。
從原型到大規模生產，Weaviate 強調可擴展性、可複製性和安全性。
除了快速向量搜尋之外，Weaviate 還提供建議、摘要和神經搜尋框架整合。
4.費斯
