向量資料庫：改變遊戲規則的 AI 搜尋技術

如果你正打算打造 AI 助理或搜尋引擎，應該已經聽過向量資料庫這個詞。

向量資料庫在資料、資源與查詢之間扮演關鍵角色，但剛接觸時可能會覺得困難。我也曾經一頭霧水地查著像嵌入、模糊搜尋這些術語，不確定自己是不是想得太複雜，還是漏掉了什麼基本概念。

是誰決定推薦哪些 YouTube 影片？搜尋引擎如何處理拼字錯誤？Instagram 為什麼總能推給我剛剛好的可愛狗狗？

本文將帶你認識向量、相似度與語意搜尋的世界，以及如何打造更個人化的應用程式。

什麼是向量資料庫？

向量資料庫將資料以一組數值（稱為向量）儲存，這些向量能捕捉資料的意義。這讓你能根據相似度搜尋，而不只是比對特定關鍵字。

向量資料庫是現代聊天、搜尋與推薦系統背後的關鍵技術。

向量資料庫如何運作？

向量資料庫會將文字、圖片、試算表等資料儲存為一系列向量，也就是嵌入。每個向量都是一串數字，表面上看起來沒什麼，但實際上它們捕捉了資料的抽象意義。

這些資料——無論是電子郵件、會議紀錄還是產品描述——並不會因轉成數字而被取代，而是被建立索引。

這些小巧且密集的嵌入讓資訊檢索既有效率又有意義。它們讓我們能根據相似度比較項目。

關鍵概念

什麼是嵌入模型？

嵌入模型是一種機器學習模型，能將資料轉換為嵌入向量。

這些模型會學習如何將資料壓縮成一個向量（也就是嵌入），並能從中還原。這個壓縮後的向量會儲存盡可能多的語意資訊。

也就是說，它們不只儲存字詞，還包含背後的概念。例如，一個嵌入可能會捕捉到：

• 「puppy」和「dog」彼此密切相關
• 「How do I reset my password?」和「Can’t log in to my account」意思相近
• 「affordable laptop」和「budget-friendly computer」指的是同一件事
  

這類模式幫助AI 助理和搜尋引擎根據意義比較輸入內容，而不只是比對關鍵字。

什麼是語意搜尋？

那麼，嵌入向量是如何進行相似度比較的呢？

如前所述，嵌入向量是一串數字，這些數字代表高維空間中的一個點。我們可以想像 2D 或 3D 的情境，但如果是 384 維呢？這時不只是 X、Y、Z，而是有數百個數值共同決定一個獨特的位置。

這些向量讓我們能衡量兩個內容有多「接近」——不是字詞上的接近，而是意義上的接近。

語意搜尋會將查詢轉換為向量，並在資料庫中搜尋最接近的向量。這些結果理論上應該是與使用者查詢最相似的內容。

近似最近鄰（ANN）搜尋

語意搜尋是透過近似最近鄰（ANN）演算法來執行的。ANN 的目標是回答：「資料庫中哪一個向量最接近我的查詢？」

有多種 ANN 演算法，每種都有其優勢。例如：

階層式可導航小世界（HNSW）

HNSW適合即時、低延遲搜尋。非常適合個人化內容推薦、推薦系統等需要快速搜尋且資料經常更新的情境。

倒排檔案索引（IVF）

IVF則更適合大規模且資料變動不頻繁的應用，例如電商目錄或學術論文資料庫。

實際應用時，演算法會隱藏在用來實作搜尋的引擎或平台中。

向量資料庫的應用場景

現在我們已經了解向量如何產生與比對，接下來看看它們能如何驅動各種應用。

RAG（檢索增強生成）

這種 LLM 生成策略近來討論度很高，原因很簡單：RAG 可靠、準確，能給出具體回應，這一切都要歸功於向量資料庫。

透過RAG，使用者的查詢會被嵌入並與資料庫中的其他項目比對。模型在生成回應時會參考這些相關項目。

RAG 避免只依賴模型內建知識或對話歷史，因為這些資訊常常不準確或不相關。

假設你詢問拿破崙童年的摘要，模型的回答聽起來合理，但真的正確嗎？有了 RAG，與你的查詢相關的文件會用來引導模型的回應。這樣一來，你可以查閱原始資料，確保模型的輸出可被驗證。‍

如果你想實際看看怎麼做，可以參考這份RAG 聊天機器人建置教學。

產品與內容推薦

向量資料庫不只用來回應查詢，也能優化使用者體驗。

追蹤使用者瀏覽歷史並將相似項目分群，能幫助企業推薦最合適的產品或內容。

這正是我們常說的演算法：策略性內容推薦與精準廣告投放。

以影音平台為例：每支影片都有自己的嵌入向量存於資料庫。當你看了一部影片，系統就能推薦嵌入值相近的其他影片——也就是內容相似，即使標題或標籤完全不同。

隨著觀看紀錄累積，你的觀看歷史會形成一個個人化的「嵌入雲」，幫助系統理解你的偏好，推薦你會想看的內容。

向量資料庫相較傳統資料庫的優勢

現在我們已經了解向量資料庫的運作方式與應用內容，接下來談談為什麼：它們在聊天機器人與搜尋引擎上有什麼優勢？

1. 提供聊天機器人更多語境

LLM 在長對話中容易遺忘或產生錯誤資訊。使用者和開發者都不容易掌握哪些資訊被記住。

透過 RAG 等策略，模型會根據查詢在資料庫中搜尋所需資訊，給出更準確的回應。

不用一再提醒或糾正模型，向量資料庫會儲存相關資訊並明確引用。

2. 讓搜尋結果容錯拼字

即使我們知道正確關鍵字，搜尋過程還是常常出錯。

golfen retriever ≠ golden retriever，但你的搜尋引擎應該要能分辨。

如果只做字面比對，一個拼字錯誤就可能讓相關結果被排除。

當我們抽象化搜尋查詢的意義時，具體的拼法或用詞就沒那麼重要了。

3. 它們讓用戶可以進行模糊搜尋

搜尋其實比起關鍵字，更像是在找 ✨感覺✨。

將文字抽象成嵌入向量，可以讓你把它儲存在難以言喻的感覺空間裡。所以，表面上看起來，

「這附近哪裡有厲害的平白咖啡？」

看起來不像

「附近有什麼好喝的咖啡館」

但你的搜尋引擎還是會把它們對應起來。這是因為這兩句話的嵌入向量非常接近，即使用詞不同。

4. 向量資料庫可跨模態比較

資料有各種型態、大小和類別。我們經常需要跨類型比較資料。例如，用文字搜尋並篩選產品圖片。

多模態模型經過訓練，可以比較不同類型的資料，例如文字、圖片、音訊和影片。

這讓你更容易描述內容。你可以用描述圖片的方式找產品，或用自然語言詢問圖表內容。

如何打造具備智慧搜尋能力的 AI 代理人

如果你剛接觸語意搜尋，可能會有很多疑問：

我要怎麼準備我的資料？

哪些資料該納入？

該選哪個嵌入模型……怎麼知道效果好不好？

幸好，你不需要一開始就全部搞懂。以下是幾個簡單步驟，讓你輕鬆上手：

1. 明確定義應用場景

從簡單又實用的東西開始。這裡有幾個範例，幫你激發靈感：

• 一個零售聊天機器人，可根據顧客需求與偏好協助找到合適商品。你可以問它：「有沒有適合健行、價格在 150 美元以下的冬季外套？」

• 一個客服工單機器人 ，即時分流員工 IT 需求。你可以問，「有沒有關於 VPN 存取的高優先權工單還沒指派？」

• 一個業務流程自動化 代理人，從頭到尾管理訂單出貨。你可以問它，「Smith 的訂單出貨了嗎？確認信有寄出嗎？」

這些都能快速建立、容易測試，馬上就能發揮價值。

2. 選擇你的平台

如果你覺得向量資料庫很抽象或難懂，有很多聊天機器人平台會在背後自動處理嵌入與分群。

3. 收集你的資料

先從你現有的資料開始——文字檔、PDF、試算表。好的平台會幫你處理格式。只要上傳內容，系統就會自動完成嵌入與索引。

部分細節會依你使用的平台而異。這裡有一些資料最佳化小技巧。

4. 加入描述

用簡單明瞭的語言，寫一段說明你的機器人用途。

這有助於設定語氣與預期：機器人該如何與用戶對話、會遇到哪些問題，以及可以參考哪些資料。

例如：
「你是人資團隊的支援助理。協助員工查詢政策、回答有關特休和福利的問題。請根據員工手冊與人資文件提供資訊，表達清楚且有禮。如果不確定答案，請請用戶聯絡人資。」

5. 測試與調整

用真實問題測試你的設定。問問看顧客會問的問題。結果相關嗎？準確嗎？

根據需要調整你的機器人：

• 結果不完整？提高分段數量，讓回覆更完整。
• 回應太慢？選擇更快的模型。
• 回覆不正確？試試更準確的模型，或加入相關資料。

平台高度可自訂，通常只要調整設定，像是更換模型或修改描述，就能解決問題。

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常見問題

1. 要如何評估向量資料庫的效能？

評估向量資料庫效能時，請測量查詢延遲（回應速度）、召回率或精確度（結果的相關性），以及可擴展性（資料量與查詢量成長時的處理能力）。建議用真實查詢測試，確保在負載下仍能達到速度與準確度要求。

2. 大規模向量資料的儲存需求為何？

大規模向量資料的儲存需求取決於向量數量與維度。例如，100 萬個 768 維、32 位元浮點數的向量，原始儲存空間就超過 3GB。若規模達數百萬到數十億筆，需求會達數十甚至數百 GB，可考慮壓縮或近似索引等方式降低儲存成本。

3. 如果兩份完全不同的文件因雜訊或模型偏差產生相似嵌入，會發生什麼事？

如果兩份無關的文件產生相似的嵌入，搜尋系統可能會回傳錯誤結果。你可以針對領域資料微調嵌入模型，或採用混合搜尋技術，結合向量與中繼資料或關鍵字篩選來消除歧義。

4. 向量資料如何隨時間進行版本控管與管理？

向量資料的版本管理方式是追蹤輸入資料與產生向量所用的嵌入模型。常見做法包括儲存加上時間戳記的快照，以及標記索引版本。

5. 是否可以將傳統關鍵字搜尋與向量搜尋結合？

可以，將傳統關鍵字搜尋與向量搜尋結合稱為混合搜尋，許多平台如 Elasticsearch 或 Vespa 都支援這種方式。這種方法能結合字面比對的精確查詢與語意向量的語境理解，提升搜尋相關性。