向量数据库：驱动AI搜索的颠覆性技术

如果你正在构建AI助手或搜索引擎，可能已经听说过向量数据库。

向量数据库在数据、资源与查询之间起着关键作用，但入门时往往让人望而生畏。我也经历过：翻看诸如嵌入、模糊搜索等术语，不确定自己是不是在过度设计，还是遗漏了基础知识。

是谁决定推荐哪些YouTube视频？搜索引擎如何纠正拼写错误？Instagram为什么总能推送给我最合心意的毛茸茸小狗？

本文将带你了解向量、相似性和语义搜索的世界，以及如何打造更个性化的应用。

什么是向量数据库？

向量数据库将数据以一组数值表示（即向量）的形式存储，这些向量能够捕捉数据的含义。这让你可以基于相似性进行搜索，而不仅仅是关键词匹配。

向量数据库是现代聊天、搜索和推荐系统背后的核心技术。

向量数据库如何工作？

向量数据库将文本、图片和表格等数据以一系列向量（也称为嵌入）的形式存储。每个向量都是一组数字，表面上看似无意义，但实际上却捕捉了数据的抽象含义。

这些数据——无论是邮件、会议记录还是产品描述——并没有被数字取代，而是被索引了。

这些小巧而密集的嵌入让信息检索既高效又有意义。它们让我们能够基于相似性比较不同内容。

核心概念

什么是嵌入模型？

嵌入模型是一类机器学习模型，用于将数据转化为嵌入向量。

这些模型经过训练，能够将数据压缩成一个向量（即嵌入），并能据此还原原始信息。压缩后的向量尽可能多地保留了数据的语义信息。

也就是说，它们不仅仅存储单词本身，还能捕捉背后的概念。例如，嵌入可以体现：

• “puppy”（小狗）和“dog”（狗）关系密切
• “How do I reset my password?”（如何重置密码？）与“Can’t log in to my account”（无法登录账户）含义相近
• “affordable laptop”（实惠的笔记本）和“budget-friendly computer”（经济型电脑）指的是同一类事物
  

这些模式帮助AI助手和搜索引擎基于含义而非仅仅关键词来比较输入内容。

什么是语义搜索？

那么，嵌入向量是如何进行相似性比较的？

如前所述，嵌入向量是一组数字。这些数字代表了高维空间中的一个点。我们可以想象二维或三维空间，但如果是384维呢？此时不再是X、Y、Z三个坐标，而是数百个数值共同确定一个唯一的点。

这些向量让我们能够衡量两条内容之间的“距离”——不是词语上的距离，而是含义上的接近程度。

语义搜索会将查询转化为向量，并在数据库中查找最近的向量。理论上，这些结果向量应该与用户查询最为相似。

近似最近邻（ANN）搜索

语义搜索是通过近似最近邻（ANN）算法实现的。ANN的目标是回答这样一个问题：“我的数据库中，哪个向量与我的查询最相似？”

有多种ANN算法，每种都有其独特优势。例如：

分层可导航小世界（HNSW）

HNSW适合实时、低延迟的搜索场景。非常适用于个性化内容推荐和推荐系统——即需要在频繁更新的数据中快速检索的场景。

倒排文件索引（IVF）

IVF更适合大规模、数据基本不变的场景，比如电商商品目录或学术论文库。

在实际应用中，具体算法通常由所用的引擎或平台封装实现。

向量数据库的应用场景

了解了向量的生成与匹配原理后，我们来看看它们如何为各类应用赋能。

RAG（检索增强生成）

这种大语言模型生成策略如今备受关注，原因很简单：RAG可靠、准确，能给出具体的回答，这一切都得益于向量数据库。

通过RAG，用户的查询会被嵌入并与数据库中的其他内容进行相似性比较。模型在生成回答时会参考这些相关内容。

RAG避免了依赖模型内部知识或对话历史，这两者往往容易出错或无关紧要。

假设你请求一份拿破仑童年的摘要。模型的回答听起来合理，但是否准确呢？通过RAG，与你的问题相关的文档会被用来引导模型的回答。这样，你可以查阅原始资料，确保模型输出内容可验证。‍

如果你想实际体验，可以参考这份RAG聊天机器人搭建指南。

产品与内容推荐

向量数据库不仅能响应用户查询，还能优化用户体验。

追踪用户浏览历史并聚类相似内容，企业就能为用户推荐最合适的产品或内容。

这正是我们常说的算法：智能内容推荐与定向广告。

以视频平台为例：每个视频在数据库中都有自己的嵌入。当你观看某个视频时，系统可以推荐嵌入相近的其他视频——也就是说，内容相似，即使标题或标签完全不同。

随着时间推移，你的观看历史会形成个性化的“嵌入云”，帮助系统理解你的偏好，并推荐你可能喜欢的内容。

向量数据库相较传统数据库的优势

了解了向量数据库的原理和用途后，我们来聊聊为什么：它们在聊天机器人和搜索引擎中有哪些独特优势？

1. 为聊天机器人提供更多上下文

大语言模型在长对话中容易遗忘或产生幻觉。用户和开发者都难以把握哪些信息被保留。

通过RAG等策略，模型会根据你的查询在数据库中检索所需信息，从而给出准确回答。

无需反复提醒和纠正模型，向量数据库会存储相关信息并明确引用。

2. 让搜索结果容错拼写错误

即使我们知道准确的关键词，搜索过程依然充满变数。

golfen retriever ≠ golden retriever，但你的搜索引擎应该能识别出来。

如果只做字面匹配，拼写错误或错别字会让相关结果被排除。

当我们抽象出搜索查询的含义时，具体的拼写或措辞就没那么重要了。

3. 它们允许用户进行模糊搜索

搜索与其说是关于关键词，不如说是关于 ✨氛围✨。

将文本抽象为嵌入向量，可以让你把它存储在难以言喻的氛围空间中。所以，表面上看，

“这附近哪里能喝到超棒的澳白咖啡？”

看起来并不像

“附近哪里有好喝的咖啡？”

但你的搜索引擎依然会将它们匹配到一起。这是因为这两句话的嵌入向量非常接近，尽管它们的表达方式不同。

4. 向量数据库可跨模态进行比较

数据有各种形态、大小和类型。我们经常需要跨类型比较数据。例如，用文本来搜索和筛选产品图片。

多模态模型经过训练，可以比较不同类型的数据，比如文本、图片、音频和视频。

这让你更容易描述你的内容。可以通过描述图片来查找产品，或者用自然语言询问图表信息。

如何构建具备智能搜索能力的 AI Agent

如果你是语义搜索新手，可能会有很多疑问：

如何准备我的数据？

应该包含哪些数据？

应该用哪种嵌入模型……怎么判断它是否有效？

幸运的是，你不需要一开始就全部搞明白。只需按照以下几个简单步骤入门：

1. 明确你的应用场景

从简单且实用的场景开始。以下是一些激发思路的例子：

• A 零售聊天机器人，可根据客户需求和偏好帮助他们找到合适的产品。你可以问它：“有什么适合徒步的冬季夹克，价格在150美元以内？”

• 一个工单机器人 ，实时分流员工的 IT 请求。你可以问：“还有哪些与 VPN 访问相关的高优先级工单尚未分配？”

• 一个业务流程自动化 代理，负责从头到尾管理订单履行。你可以问它：“Smith 的订单发货了吗？确认邮件发出了吗？”

这些都很容易搭建，测试方便，且立刻能带来价值。

2. 选择你的平台

如果你觉得向量数据库难以理解或太抽象，有很多聊天机器人平台可以帮你在后台处理嵌入和聚类。

3. 收集你的数据

先从你已有的内容开始——文本文件、PDF、电子表格。一个好的平台会自动帮你处理格式。只需上传内容，系统会自动完成嵌入和索引。

具体细节取决于你用的平台。这里有一些数据利用小贴士。

4. 添加描述

用简洁明了的语言写一段你的机器人用途说明。

这有助于设定语气和预期：机器人如何与用户交流、会遇到哪些问题、可以参考哪些数据。

例如：
“你是 HR 团队的支持助手。帮助员工查找政策并解答有关带薪休假和福利的问题。请使用员工手册和 HR 文件中的信息。表达要清晰礼貌。如果你不知道答案，请让用户联系 HR。”

5. 测试与优化

用真实问题测试你的设置。模拟客户会问的问题。结果相关吗？准确吗？

根据需要调整你的机器人：

• 结果不完整？提高分块数量以获得更全面的回复。
• 响应慢？选择更快的模型。
• 回答不准确？尝试更精准的模型，或补充相关数据。

平台高度可定制，通常只需配置即可解决问题，比如切换模型或修改描述。

打造更智能的搜索能力

随着 AI 的进步，可检索的数据已不再是锦上添花，而是成为了默认需求。

你无需精通 ANN 或嵌入技术，也能构建更智能的搜索引擎。我们的平台为你提供即插即用的语义搜索和检索增强生成工具，无需数据预处理。

立即开始构建。永久免费。

常见问题

1. 如何评估向量数据库的性能？

评估向量数据库性能时，应衡量其查询延迟（返回结果的速度）、召回率或准确率（结果的相关性）以及可扩展性（对数据和查询增长的处理能力）。你应使用真实查询进行测试，以确保其在负载下满足速度和准确性要求。

2. 大规模向量数据的存储需求是多少？

大规模向量数据的存储需求取决于向量数量和维度——例如，100 万个 768 维的向量，采用 32 位浮点数存储，原始数据就需要超过 3GB。大规模（百万到十亿级）时，通常需要几十到几百 GB，可以通过压缩或近似索引等方式降低存储成本。

3. 如果两个完全不同的文档因噪声或模型偏差而产生了相似的嵌入，会发生什么？

如果两个无关文档生成了相似的嵌入，搜索系统可能会返回错误结果。为解决此问题，你可以在领域数据上微调嵌入模型，或采用结合向量与元数据/关键词过滤的混合搜索技术来消除歧义。

4. 向量数据是如何进行版本管理和长期维护的？

向量数据的版本管理通常通过记录输入数据和用于生成向量的嵌入模型来实现。常见做法包括存储带时间戳的快照和标记索引版本。

5. 是否可以将传统的关键词搜索与向量搜索结合使用？

可以，将传统关键词搜索与向量搜索结合称为混合搜索，许多平台（如 Elasticsearch 或 Vespa）都支持这种方式。该方法通过词法匹配提升精确查询的相关性，同时利用语义向量相似度理解上下文，从而提升整体效果。