向量数据库中如何存储嵌入向量
嵌入向量在向量数据库中以数字数组的形式存储，通常表示为高维向量。这些向量由机器学习模型（如 transformers 或 CNN）生成，并捕获输入数据（文本、图像等）的语义或上下文特征。为了高效地存储它们，向量数据库使用专门的索引结构，这些结构经过优化，可以进行快速相似性搜索。例如，数据库可能使用诸如分层可导航小世界 (HNSW) 或倒排文件 (IVF) 索引等技术将向量组织成集群或分层。这允许数据库根据距离指标（如余弦相似度或欧几里得距离）快速定位“接近”查询向量的向量。
存储架构通常涉及两个关键组件：原始向量数据和索引。原始向量以平衡内存效率和可访问性的格式存储，例如压缩的二进制 blob 或内存映射文件中的数组。索引与原始数据分离，充当加速搜索操作的映射。例如，在 HNSW 中，向量被组织成图层，其中较高层启用粗粒度导航，而较低层细化搜索。执行查询时，数据库会遍历这些层以查找近似最近邻。FAISS 等系统或专有数据库（例如，Pinecone、Milvus）通过将数据拆分为分片或分区来横向扩展来处理此问题，从而确保即使是大型数据集（数十亿个向量）也可以高效查询。
使用向量数据库的开发人员必须考虑准确性、速度和资源使用之间的权衡。例如，近似最近邻 (ANN) 算法牺牲了精确匹配以获得更快的搜索速度，这在推荐系统等许多应用程序中是可以接受的。与嵌入向量关联的元数据（例如，ID、时间戳或源数据）通常与向量一起存储在混合设置中——ANN 索引中的向量和 PostgreSQL 等传统数据库中的元数据。实际实现可能涉及预处理步骤（将向量归一化为单位长度以获得余弦相似度）或调整索引参数（如 IVF 中的集群数量）。更新后重新索引或处理内存不足数据等维护任务也需要仔细规划，以确保性能随着数据集的增长保持一致。