向量数据库通过高效处理机器学习中常见的数据类型和查询模式，为人工智能应用提供关键优势。与为结构化数据设计的传统数据库不同，向量数据库专门用于存储和搜索高维向量——代表图像、文本或用户行为等复杂数据的数字数组。这使得它们特别适用于推荐系统、相似性搜索和人工智能工作流程中的检索增强生成 (RAG) 等任务。
一个主要的优势是它们针对相似性搜索进行了优化。 向量数据库使用近似最近邻 (ANN) 等算法来快速查找“接近”查询向量的向量，即使在高维空间中也是如此。 例如，在推荐引擎中，用户偏好或项目特征可以编码为向量。 当用户与项目交互时，数据库可以通过比较向量来检索相似的项目，从而绕过精确匹配的低效率。 像 FAISS 或 Milvus 这样的工具利用分层可导航小世界 (HNSW) 或乘积量化等技术来平衡速度和准确性，即使有数十亿个向量也能实现实时响应。 这种能力对于像图像搜索这样的应用至关重要，在图像搜索中，直接比较基于像素的嵌入在计算上是禁止的。
另一个好处是它们能够随着人工智能工作负载进行扩展。 随着模型生成越来越大量的嵌入——例如，GPT-4 创建文本表示或 CLIP 生成图像-文本对——向量数据库通过分布式架构处理水平扩展。 像 Pinecone 或 Weaviate 这样的平台跨节点对数据进行分区，允许开发人员随着数据集的增长添加资源。 这种可扩展性与云原生人工智能管道完美结合，其中嵌入可能会在推理期间动态生成。 此外，向量数据库通常直接与机器学习框架（例如 PyTorch 或 TensorFlow）集成，从而简化了工作流程。 例如，训练模型以检测欺诈交易的开发人员可以存储交易模式的嵌入，并在欺诈检查期间实时查询它们，从而确保低延迟而不牺牲准确性。
最后，向量数据库降低了基础设施的复杂性。 传统的关系数据库难以处理高维数据，需要手动索引或复杂的连接来近似相似性搜索。 向量数据库通过原生支持向量操作来抽象这种复杂性。 例如，使用 BERT 嵌入（768 维向量）的自然语言处理 (NLP) 应用程序可以直接存储和查询它们，而无需将向量转换为表格格式。 这简化了部署，尤其是当与自动索引管理或对混合搜索（将向量与元数据过滤器结合）的支持等内置功能结合使用时。 通过简化这些任务，开发人员可以专注于完善人工智能模型，而不是构建自定义搜索解决方案。