什么是向量数据库？你需要知道的一切 [2025]

向量数据库将数据存储为高维嵌入，表示数据点之间的语义关系。与依赖严格基于模式查询的关系型数据库不同，向量数据库依赖于从 Word2Vec、BERT 或 CLIP 等模型派生出的嵌入来执行基于相似度的搜索。

它们不寻找精确的关键词匹配，而是测量多维空间中的向量距离，以检索语义相关的信息。匹配度越高，结果越好。

向量数据库的特点是注重速度、规模和灵活性。它们在毫秒级内检索结果。

那么，这些向量数据库是如何工作的呢？它们通过人工智能洞察提高准确性并发现隐藏模式，但需要强大的基础设施。而且，由于它们需要进行微调才能保持快速和响应，因此正确设置的重要性不容低估。

传统数据库需要结构和精确性。向量数据库在混乱中蓬勃发展。一个跟踪精确匹配，另一个寻找意义。简单来说，没有它们，就没有人工智能驱动的搜索和个性化。

需要一个例子吗？想想流媒体平台是如何总是预测你下一个可能沉迷的节目。或者那些一变天就总能知道你想要什么的电商网站等等？这只是向量数据库如何影响你生活的一小部分示例。

著名的名字浮现在脑海：Meilisearch、Pinecone、Qdrant、Milvus 和 Chroma 处于领先地位。它们都在将性能推向极限，同时使人工智能搜索更快，让你的生活更轻松。

现在你已经知道向量数据库是什么以及它们的作用，让我们更深入地了解它们的工作原理、优缺点以及它们如何影响你的日常生活。

准备好了吗？让我们开始吧。

什么是向量数据库？

描述传统数据库最好的方法是将其与文件系统进行比较。基本上，它们以行和列的形式存储数据。虽然这种结构对于数字和类别有意义，但处理意义时效率低下。

向量数据库的工作方式和数据存储方式不同。它们依赖于从基于 Transformer 的模型、神经网络或 PCA（主成分分析）优化降维生成嵌入。这些嵌入编码了数据点的语义和句法含义。

当提交查询时，输入被转换为查询向量，然后使用近似最近邻（ANN）搜索方法（如分层可导航小世界（HNSW）图或倒排文件（IVF）索引）与存储的嵌入进行比较，以定位最接近的匹配。

每个词、图像或声音都有其分量。向量数据库理解它们的含义。它将它们分解成向量数据（数字），并绘制出关系，而不仅仅是堆叠事实。为什么？这样相似的想法就能聚集在一起，不相关的想法则会分开。

输入“舒适的跑鞋”，你不仅会得到一大堆包含这些确切词语的列表。你还会看到适合全天穿着、提供正确足弓支撑、完美回弹的运动鞋——即使“舒适”不在产品名称中。这就是向量搜索的魔力。是的，它不仅仅是一个理论教程。它知道你在找什么，而不仅仅是你输入了什么。

电子商务网站、生成式人工智能助手和搜索引擎都运行在这一技术之上。它们会仔细考虑结果，并为你提供有意义的答案。

既然我们已经确定了向量搜索如何通过其搜索能力改变游戏规则，那么让我们分解一下它是如何工作的。从向量表示到相似度搜索，每个部分都发挥着作用。

向量数据库如何工作？

原始数据很混乱。向量数据库将其清理并使其有意义。在处理查询之前，原始数据会经过多个预处理步骤，包括分词（文本）、傅里叶变换（音频）和特征提取（图像）。

然后，使用预训练或微调模型将数据映射到高维向量空间，以生成查询向量。许多向量数据库采用 PCA、t-SNE 或自编码器等降维技术，以在保持向量保真度的同时降低计算复杂性。

当搜索某些内容时，数据库会生成一个代表您输入的查询向量。然后将此向量与存储的嵌入进行比较，以找到最相关的结果。

向量表示

向量数据库中的所有内容都始于数字。文本、照片和音频都被转换为高维点。每个向量都包含上下文，并理解词语、对象和思想之间的关系。了解更多关于向量嵌入如何工作的信息。

假设你搜索“苹果”。你是想买水果？升级你的iPhone？还是想买一根闻起来像刚摘的史密斯奶奶苹果的蜡烛？向量数据库会立即搞清楚。它会查看上下文并连接概念，从而精确地满足你的需求，而不是随机的结果。

索引机制

数十亿个向量，但只有一个答案重要。向量数据库不逐一扫描数百万条记录，而是使用HNSW 和 IVF 等技术，快速定位与查询向量密切匹配的向量。

花哨的名字，简单的概念。分层可导航小世界（HNSW）图使用分层图和贪婪搜索启发式算法高效遍历向量空间，而倒排文件索引（IVF）将相似向量聚类到分区区域中。

相似度测量

向量数据库通过比较数据来工作。两个向量越接近，它们看起来就越相似。

向量数据库根据各种距离度量计算相似度，包括：

• 余弦相似度（CS）：衡量两个向量之间的角度相似度，广泛用于文本嵌入。
• 欧几里得距离（ED）：计算高维空间中两点之间的直线距离，常用于图像识别。
• 点积相似度（DPS）：在深度学习模型中首选，特别是在基于 Transformer 的嵌入中用于排名相关性分数。

这就是人工智能推荐歌曲、电影、电视节目和产品的方式。它根据含义而不是仅仅匹配字母来对结果进行排名。这就是为什么向量数据库为当今最智能的搜索引擎提供动力。

接下来，让我们探讨使向量数据库如此强大的功能。

向量数据库的关键特性是什么？

传统数据库囤积数据。它们存储单词、数字和文件，但它们不理解它们。另一方面，向量数据库实际上理解其中包含的内容。

让我们来看看一些让它们成为它们的功能。

高效的相似度搜索

基本搜索引擎是盲的。它们匹配单词，而不是含义。你搜索“游戏笔记本电脑”，突然，所有名称中带有“游戏”的笔记本电脑都弹出来了。是的，即使是那些连《我的世界》都跑不动的弱鸡。

然而，向量搜索理解什么让笔记本电脑适合玩游戏。它会查看 GPU、刷新率、散热系统等规格，以及其他玩家的偏好。这就是为什么人工智能驱动的搜索和推荐有意义，而不是随意地扔给你一堆笔记本电脑。

高维数据处理

有些数据很简单。有些数据很庞大。向量数据库丝毫不退缩。

流媒体服务为您提供的不仅仅是电影名称。它考虑了类型、节奏、电影摄影风格，甚至情绪。这就是为什么它会推荐一些您甚至不知道自己想看的东西。传统数据库只会列出在描述中共享几个关键词的电影。

可伸缩性

数据持续增长，搜索负载持续增加。当这种情况发生时，传统数据库开始滞后。而向量数据库只会变得更好。

向量数据库通过分片、分布式搜索分区和 GPU 加速实现可伸缩性。像 FAISS（Facebook AI Similarity Search）这样的框架利用基于 GPU 的并行处理来高效处理高吞吐量查询。

与依赖 B-tree 或基于哈希的索引的传统数据库不同，向量数据库使用量化（PQ、OPQ）和 ANN 剪枝来降低计算负载，同时保持召回率。

集成能力

向量数据库几乎能为 AI 模型注入超能力。

它能无缝集成到搜索引擎、欺诈检测模型和聊天机器人中。它帮助 AI 更快地思考、更好地预测，并提供有意义的结果。

对于基于文本的应用程序，它与 BERT、GPT 或 Sentence-BERT 等 Transformer 模型集成，而基于视觉的检索系统则利用 CLIP 或 DINO 嵌入。

现在，让我们谈谈企业如何使用向量数据库来保持领先地位。

使用向量数据库有哪些优点？

速度。准确性。相关性。向量数据库毫不费力地提供这三者。

人工智能搜索、个性化推荐、大规模数据管理——没有向量搜索的参与，这些都无法顺利运行。

现在，让我们谈谈为什么企业要押注向量数据库。

1. 上下文感知的语义搜索

你有没有尝试过查找一部电影，但却记不起片名？你输入“那部太空电影，星球上时间过得更慢”，系统却不知怎么的就知道你说的是《星际穿越》。这不是运气。这是向量数据库在发挥作用。

基本关键词搜索需要精确匹配——所以如果你记不住标题，那就祝你好运。另一方面，向量搜索知道“太空”、“时间膨胀”和“父女太空故事”都与《星际穿越》有关（好吧，还有一些其他电影）。很迷人，不是吗？

我们来看另一个例子。Hugging Face 集成 Meilisearch，以便在超过 30 万个 AI 模型、数据集和演示中进行搜索，确保领域特定查询能产生高度相关的结果。如果没有向量搜索，基于关键词的方法将无法理解相似 AI 模型或数据集之间的关系。

2. 高性能、低延迟查询

如果搜索结果加载超过一秒，人们就会离开。没有人有耐心等待慢速结果，有了向量数据库，他们不必等待。

零售搜索必须在速度和准确性之间取得平衡，尤其是在实时客户交互中。Louis Vuitton 在实体店部署 Meilisearch，以实现即时且上下文感知的商品搜索。

想象一个医学研究实验室正在运行一个基因突变数据库。一位科学家输入一个查询，寻找导致突破性治疗的相似突变。一个标准数据库将处理数百万条记录，浪费他们甚至没有的时间。与此同时，一个向量数据库将立即找到模式，并在咖啡变冷之前找出最接近的匹配项。

3. 精准的 AI 推荐

你正在 Netflix 上看一部真实犯罪纪录片。接下来，平台会推荐一部法律剧和一部心理惊悚片——但不是任何惊悚片。而是一部具有相同悬念、节奏和黑暗基调的。

这不是运气。这是向量数据库在幕后工作，跟踪观看习惯，检测细微模式，并推荐符合你品味的内容。

搜索驱动的个性化对于用户参与至关重要。Bookshop.org 报告称，在整合 Meilisearch 后，通过基于主题、类型和用户偏好而非仅仅依赖书名和作者关键词来匹配书籍，其购买转化率提高了 43%。

4. 具有向量洞察的自学习 AI

机器学习模型的智能程度取决于其输入的数据。输入垃圾，输出垃圾。向量数据库确保人工智能获得好东西。

以自动驾驶汽车为例。它们依赖大量的视觉和传感器数据。一个基本数据库会将每张图像或传感器读数视为一个单独的条目。向量数据库则能看到全局，分析数百万个微小细节——路标、行人移动、天气状况——并做出瞬间决策。

这就是为什么自主系统、欺诈检测和人工智能聊天机器人依赖向量搜索。

5. 可扩展的高维搜索

更多数据？没问题。更多用户？放马过来。更多查询？这东西就是为此而生的。

假设你经营一个全球招聘平台。招聘人员正在跨行业、经验水平和地点寻找具有特定技能的候选人。传统数据库随着搜索变得更复杂而变慢。但向量数据库不会。事实上，它通过根据实际资历对候选人进行排名，在几秒钟内处理数百万份简历的查询。哎呀，LinkedIn 关键词技巧不再管用了。

使用向量数据库有哪些缺点？

向量数据库速度快、功能强大，对 AI 和搜索来说是革命性的。但我们不要自欺欺人——它们并非完美无缺。它们需要强大的计算能力、精心的设置和可靠的方案才能全速运行。

把它们想象成一辆高性能跑车。无与伦比的加速和精确操控，但并非为所有道路而生。让我们来分解一下权衡。

1. 计算能力消耗大

向量搜索会消耗大量处理能力。每次你点击搜索，它都会对数千个维度进行复杂计算。如果没有合适的硬件，它会滞后、停滞，难以跟上速度。

Bildhistoria 维护着庞大的历史照片档案。跨数百万图像嵌入的高速检索是必要的。如果没有 GPU 加速或优化的索引，相似度搜索将难以应对过度的计算要求。强大的系统是跟上实时查询的唯一途径。

2. 设置并非即插即用

SQL 数据库？设置好就不用管了。向量数据库？没那么简单。

调整索引方法和相似度模型需要专业的知识。如果错过一个设置，性能会迅速下降。

处理数百万医学扫描的研究实验室需要精确度。如果系统配置不正确，科学家们就会浪费时间等待，而不是取得突破。

3. 存储空间快速增加

向量数据库非常占用存储空间。一个文件可以有数千个维度，这些维度会快速累积。

一个跟踪每个场景、声音和字幕的视频平台？数据管理超载。如果没有智能压缩，存储会很快失控。

4. 并非总是合适的工具

向量搜索在人工智能驱动的推荐和深度搜索方面表现出色。然而，结构化数据点并非其强项。

如果你需要跟踪销售、发票或库存，请坚持使用关系数据库。向量搜索是为含义而构建的，而不是简单的查找。

向量数据库在人工智能和搜索需要精确度的地方大放异彩。但它们与传统数据库相比如何呢？让我们来分解一下。

向量数据库与传统关系型数据库有何不同？

关系型数据库喜欢结构。所有内容都整齐地排列在行和列中。这对于银行或库存管理来说非常棒。但 AI？搜索引擎？推荐系统？它们需要更多的灵活性。这就是向量数据库的用武之地。

模式与灵活性

关系型数据库在存储任何内容之前都需要一个严格的蓝图。每个条目都必须符合模板。这对于跟踪发票、工资单或客户订单来说是完美的。

向量数据库不需要固定的结构。它能轻松处理文本、图像和音频。人工智能驱动的搜索在这种自由中蓬勃发展。

精确查询与语义理解

关系型数据库检索您所要求的内容。不多不少。当查找特定的采购订单或 ID 号时，这很棒。

向量数据库能理解你的意思。搜索与《蝙蝠侠：黑暗骑士》感觉相似的电影，你会得到主题、节奏和摄影风格相似的电影。

SQL 约束与自适应算法

虽然 SQL 数据库针对 ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）合规性进行优化，但向量数据库优先考虑最终一致性和高吞吐量查询。它们通常以牺牲严格的事务保证为代价来提高性能。

向量数据库使用余弦相似度和欧几里得距离来衡量关系。它们的图像识别能力帮助它们识别模式。这就是 Spotify 在你还没意识到自己想听什么的时候就能推荐歌曲的原因。

数据记录与预测性洞察

关系数据库跟踪购买、预订和支付；它非常适合结构化、实时更新。

向量数据库预测接下来会发生什么。它不会记录某人购买了什么，而是建议他们接下来想要什么。

结构与发现

一个保持事物井然有序，另一个发现隐藏的联系。需要具有精确度的结构化数据点？关系数据库胜出。需要超越显而易见的人工智能洞察？向量数据库是首选。

让我们来看看向量搜索如何发挥作用的真实世界用例。

向量数据库的常见用例是什么？

人工智能、搜索引擎和推荐系统都依赖向量数据库来连接传统数据库甚至看不到的点。无论是预测你的下一个狂看剧集，还是在欺诈发生前阻止它，向量数据库都在推动地球上最智能的技术。

推荐引擎

Netflix 和 Spotify 等流媒体服务通过将每个项目映射到高维向量空间来处理大量内容。在这个空间中，类型节奏和叙事风格基于数学上的接近程度而非预定义的类别进行对齐。还有更多……

推荐引擎不使用通常无法捕捉细微差别的僵硬类型标签，而是利用余弦相似度和潜在因子模型来提供高度相关的推荐，而无需精确的关键词匹配。

图像和视频检索

文本搜索在处理图像时通常会失败，因为它依赖于手动分配的元数据，而这些元数据并不总能准确反映视觉细节。向量数据库允许人工智能系统通过将图像转换为数字表示视觉特征的嵌入来处理图像内的颜色纹理和空间关系。

Google 相册（你的 iPhone 上的相册应用程序也是）可以找到你所有去海滩旅行的照片——无需你做任何标记。Pinterest 可以匹配你衣服上蓝色调的精确深浅。向量搜索就像人类一样，直接读取图案、纹理和形状。

自然语言处理（NLP）

以前的聊天机器人就像第一次发短信的奶奶一样 clueless。现在呢？你银行的客服聊天机器人听起来几乎像人类。通过向量索引，ChatGPT、Google Bard 和 Meta 的 Llama 等人工智能系统在高维空间中分析用户查询，识别意图，而不仅仅是识别特定词语。

向量索引驱动着理解我们言语意图的人工智能。这就是为什么聊天机器人能上下文回复，人工智能助手能记住我们所问的问题，以及语言模型能像有性格一样写作的原因。

语义搜索

谷歌现在能理解意思了。抱歉，这显而易见。

如果你输入“便宜的洛杉矶机票”，你会得到最优惠的价格，而不仅仅是堆满“便宜”和“机票”的页面。问 Alexa 今天体育界发生了什么，它会拉出头条新闻，而不仅仅是标题中带有“体育”的随机页面。这就是向量搜索的弦外之音。

BM25+ 和基于 Transformer 的嵌入等排名模型通过构建搜索结果以优先考虑用户需求而非简单的关键词密度来优化这些结果。

相似度搜索

有没有想过你能描述一种感觉而不是一件事物？向量数据库通过向量相似度实现了这一点。向量搜索将产品描述、客户评论和视觉特征映射到高维空间，其中相似度通过数学而不是直接的关键词重叠来确定。

亚马逊的“查找相似商品”功能使用向量嵌入来分析产品描述、用户评论和视觉属性，以推荐替代品。

如果购物者搜索“简约木制咖啡桌”，传统关键词搜索可能会返回任何标题中带有“木”的桌子。向量搜索则映射产品的尺寸、材料、款式和客户评分，以找到几乎完全相同的设计，即使卖家描述不同。

检索增强生成（RAG）

人工智能过去依赖预设知识。现在，它边学边做。

GPT-3.5 和 GPT-4 等传统人工智能模型依赖于预训练知识，这意味着它们的响应只与上次训练周期一样新。

然而，向量驱动的检索系统允许人工智能访问实时、特定领域的信息。这自然会提高准确性和相关性。

异常检测

以前，发现欺诈是个漫长的过程。现在不再是了。

例如，Visa 的 AI 驱动欺诈检测通过考虑位置、交易历史、设备指纹和消费模式等因素来检查交易向量。

如果一张卡突然在一个没有旅行历史的外国处理了一笔异常高价值的交易，Visa 的 AI 会检测到异常并可能立即标记或阻止该交易。

一些流行的向量数据库的例子有哪些？

向量数据库使人工智能更智能，搜索引擎更快。有些是为速度而生，有些是为处理海量数据集而生。选择哪一个取决于你的需求。让我们来看看顶尖玩家以及它们各自的优势。

1. Meilisearch

Meilisearch 能够提供即时搜索结果，同时能专业地处理拼写错误。它将向量搜索与全文搜索相结合，我们已经知道这使其非常适合电子商务、SaaS 和内容平台。

它的混合方法允许用户即使没有输入确切的词语也能找到他们需要的内容。灵活的 API 使集成变得容易，实时索引使数据保持最新。毕竟，没有人有时间纠正错误，尤其是在谷歌搜索上。Meilisearch 很棒，因为它

1. 融合全文和向量搜索，提供更好的准确性
2. 即时更新数据，无延迟
3. 为大型应用程序平滑扩展

2. Pinecone

Pinecone 消除了管理基础设施的麻烦。它完全托管，因此团队可以专注于 AI 模型而不是数据库维护。

它提供实时过滤功能，并在新类型数据进入时保持搜索结果的清晰度。它自动扩展，因此无论数据集大小如何，都可以确保性能保持快速。

主要特点

1. 无需设置或维护
2. 实时过滤保持搜索结果相关
3. 处理数十亿向量而不会减速

3. Qdrant

Qdrant 是一款高速、开源的向量数据库。它专为人工智能驱动的搜索而设计，并允许精细调优排名以提高相关性。

它完美地补充了机器学习管道，使 AI 模型随着时间的推移更加高效。分布式处理允许它在需要时扩展到多台机器。

主要特点

1. 开源且适用于人工智能应用，灵活
2. 自定义排名可改善搜索结果
3. 支持多节点部署，实现高效率

4. Milvus

Milvus 专为深度学习和海量数据集而设计。它在生物技术、金融和网络安全等行业中备受青睐。

它支持 GPU 加速，这意味着更快的搜索和分析。凭借企业级可扩展性，它能轻松处理巨大的 AI 工作负载。

主要特点

1. 针对深度学习和人工智能进行了优化
2. 利用 GPU 算力实现快速性能
3. 受到生物技术、金融和安全领域的企业信赖

5. Chroma

Chroma 帮助大型语言模型（LLM）实时检索数据。AI 助手和聊天机器人使用它来保持最新知识。

它是检索增强生成（RAG）的首选，帮助人工智能拉取新鲜、相关的数据，而不是依赖过时的训练模型。

主要特点

1. 非常适合人工智能搜索和聊天机器人训练
2. 快速且内存高效，适用于大规模应用
3. 兼容 OpenAI、Hugging Face 和其他 AI 框架

每个数据库都有基于不同指标的优势。如果您需要快速、容错的搜索，Meilisearch 是一个不错的选择。如果可扩展性和自动化很重要，Pinecone 是一个强有力的选择。

寻找开源的灵活性？Qdrant 提供。需要深度学习支持？Milvus 为此而生。如果大型语言模型和人工智能助手是你的重点，Chroma 脱颖而出。

无论您选择哪种，向量搜索正在塑造生成式 AI 和搜索技术的未来。

向量数据库为您所知的互联网提供动力

向量数据库并非遥远的梦想。是的，它们现在就存在，并正在改变我们使用数据的方式。它们驱动 AI 搜索每秒处理大量数据。是的，Netflix 上的那些推荐也是由它们支持的。如果速度、准确性和规模很重要，那么向量搜索值得你关注。

大公司和初创企业都信任向量数据库来提升其生成式 AI 模型。电子商务网站使用它们来预测客户的需求。流媒体服务似乎能读懂你的心思并推荐完美的电影。欺诈检测系统能在罪犯作案前将其抓获。

不再是基本的关键词匹配。不再是僵硬、死板的查询。向量数据库能理解你的意图，而不仅仅是你的词语。向量数据库驱动智能搜索，为 AI 推荐、实时检索和大规模欺诈检测提供动力。

常见问题 (FAQs)

向量数据库如何存储和索引数据？

它们将文本、图像和声音转换为数值向量。这些向量存在于高维向量空间中，其中相似的项目彼此靠近。它们使用高效的索引方法，将搜索时间缩短到毫秒级以提高速度。

向量数据库中使用的不同索引技术有哪些？

常见的选择包括分层可导航小世界 (HNSW) 和倒排文件索引 (IVF)。HNSW 构建了一个用于快速搜索的图，而 IVF 将相似向量分组以便快速查找。一些数据库使用乘积量化来减小向量大小并节省存储空间。向量数据库还使用局部敏感哈希 (LSH) 来高效地对相似向量进行分组。

向量数据库如何处理大规模数据？

它们通过添加更多服务器而不是使一台服务器过载来实现水平扩展。分布式架构分散了工作负载，即使有数十亿条记录也能保持高性能。云原生选项优化了成本和效率。

相似度搜索在向量数据库中如何工作？

相似度搜索依赖于近似最近邻（ANN）技术，以快速查找并对搜索生态系统中的相关结果进行排名。它测量向量之间的距离。两个向量越接近，它们看起来就越相似。余弦相似度、欧几里得距离和点积等技术驱动这一过程。这种方法为推荐、人工智能搜索和欺诈检测提供动力。

向量数据库如何与机器学习模型集成？

它们能无缝融入人工智能管道。机器学习模型生成嵌入；向量数据库存储它们，相似度搜索检索最匹配的结果。这个过程使聊天机器人、推荐引擎和人工智能助手随着时间的推移变得更加智能。

向量数据库与键值存储和图数据库相比如何？

键值存储能快速查找精确匹配。图数据库追踪节点之间的关系。向量数据库在非结构化数据中寻找相似性。每种都有其用途，但向量搜索在人工智能应用中处于领先地位。

哪些行业从向量数据库中获益最大？

科技、金融、电子商务、网络安全和医疗保健都从中受益。任何使用人工智能搜索或推荐的行业都需要向量数据库。欺诈检测、内容审核和实时个性化都从中受益。

选择向量数据库时有哪些性能考虑因素？

考虑延迟、可伸缩性和准确性。有些数据库擅长处理大型数据集，而另一些则专注于低延迟搜索。最佳选择取决于您的用例、预算和人工智能需求。