矢量数据库：开启数据存储与检索的新纪元

在快速演进的技术环境中，我们正站在数据存储与检索领域的革新前沿。设想一个世界，在这个世界里，应用程序能够以惊人的速度处理海量信息，并且能够高效地搜索和分析数据。这就是矢量数据库所承诺的——一项正在改变我们与数据互动方式的尖端技术。

矢量数据库简介

矢量数据库是一种专为存储和检索高维向量而设计的数据管理系统。通过将数据转换为向量表示，这些系统能够在大规模数据集中实现低延迟、高性能的相似度搜索。这种能力对于构建低延迟机器（LLMs）应用程序至关重要。

低延迟机器的应用场景

  • 自然语言处理：矢量数据库可以加速文本相似度搜索，提高聊天机器人或搜索引擎的响应速度。

  • 图像识别：在大规模图像库中快速找到最相似的图像。

  • 推荐系统：基于用户偏好进行个性化推荐。

构建LLMs应用程序的关键要素

  1. 高效的数据索引：矢量数据库利用先进的索引技术，确保即使在处理数百万乃至数十亿个向量时也能保持快速响应。

  2. 相似度搜索：通过计算向量间的距离来衡量相似度，从而实现精确匹配。

  3. 可扩展性：支持动态扩展，以应对不断增长的数据量。

  4. 兼容性和集成：易于与其他系统集成，包括现有的数据库架构和应用程序。

结论

随着矢量数据库的发展，我们正在进入一个数据驱动应用的新时代。这些技术不仅提高了数据处理的速度和效率，还为我们提供了前所未有的洞察力。通过解锁矢量数据库的力量，我们可以更好地理解我们的数据，并以此为基础构建更加智能的应用程序。准备好迎接这一变革吧！


在处理自然语言理解的应用场景中，例如当用户询问"如何在我的Android应用程序中更改语言设置？“时，传统的客户服务系统可能无法直接理解或匹配这一具体查询。这时，矢量数据库就显得尤为重要。矢量数据库能够将领域内的文本资料和过往的用户查询（包括订单历史等信息）转换成数字嵌入，并实时地找出最相似的内容。对于上述例子中的问题，矢量数据库会将其转化为一个数值向量，并利用这个向量去搜索数据库中最接近的匹配项，从而帮助聊天机器人有效地指引用户找到"更改语言偏好设置"的部分。

什么是大型语言模型 (LLMs)？

大型语言模型 (LLMs) 是一类基于深度学习技术构建的基础模型，专门用于理解和处理自然语言。这类模型通常在海量的文本数据集上进行训练，以便学习语言中的各种模式以及实体间的关系。LLMs 能够完成多种语言任务，比如文本翻译、情感分析、以及支持聊天机器人的对话功能等。它们能够理解复杂的文本内容，识别出文本中的实体及其相互之间的联系，并生成连贯且语法正确的文本。

LLMs 如何运作？

LLMs 通过在极其庞大的数据集上进行训练来获取知识，这些数据集的规模通常达到太字节 (TB) 或拍字节 (PB)，包含数十亿乃至数万亿个参数。模型利用词嵌入、自注意力机制和前馈神经网络来处理输入的数据，并据此生成有意义的文本。若想深入了解 LLMs 的架构细节，请参考更专业的资料。

LLMs 的限制

尽管 LLMs 在很多方面表现出了极高的准确性，并能在某些标准化测试中超越人类的表现，但它们仍然存在一些局限性。由于 LLMs 完全依赖于训练数据来构建自己的推理能力，因此可能存在一些特定信息或最新信息的缺失。这可能会导致模型产生不准确或不合理的回应，即所谓的"幻觉"现象。目前研究人员正在积极解决这一问题。此外，模型的响应可能与用户的预期不符，这也是一个需要解决的问题。为了弥补这些不足，矢量数据库和嵌入模型可以通过提供额外的相关信息来增强 LLMs 的性能，帮助它们更好地理解和回应用户的查询。

LLMs 与 矢量数据库

大型语言模型 (LLMs) 在多个行业中得到广泛应用和集成，涵盖领域包括电子商务、旅游、搜索引擎、内容创作以及金融。这些模型的关键组成部分之一是矢量数据库，这类数据库能够存储文本、图像、视频等数据的数字化表示——即所谓的嵌入。

矢量数据库简介

定义

  • 矢量数据库是一种专门设计来处理高维度数据的数据库系统，用于存储和搜索嵌入。

  • 嵌入是一种将信息转换为数值向量的技术，使得数据能在数学空间中被表示和处理。 工作原理

  • 矢量数据库通过计算高维空间中的向量距离或相似性来进行数据检索。

  • 这种方法允许快速高效地找到相似的数据点。 对比传统数据库

  • 传统的标量数据库通常以行和列的形式存储数据，并通过精确匹配或关键字搜索进行查询。

  • 相比之下，矢量数据库使用近似最近邻 (ANN) 等技术，在毫秒级时间内搜索和比较大量向量。

集成 LLMs 的应用场景

  • 电子商务：利用矢量数据库对产品描述和用户反馈进行嵌入，以便提供更精准的产品推荐。

  • 旅游：通过对旅行目的地的文本描述和图像进行嵌入，为用户提供个性化的旅行建议。

  • 搜索引擎：借助矢量数据库提高搜索结果的相关性和准确性。

  • 内容创作：通过分析现有内容的嵌入模式，帮助生成高质量的新内容。

  • 金融：利用矢量数据库分析市场趋势、情绪和风险评估。 矢量数据库与 LLMs 的结合为处理大规模非结构化数据提供了强大的工具，极大地推动了人工智能技术的发展和应用。

关于嵌入的快速教程

AI 模型通过将文本、视频、图像等原始数据输入到矢量嵌入库（如 word2vec 和 在 AI 和机器学习的背景下，这些功能表示数据的不同维度，这对于理解模式关系和底层结构至关重要。

下面是如何使用 word2vec 生成单词嵌入的示例。

  1. 使用自定义数据语料库生成模型，或使用来自 Google 或 FastText 的示例预构建模型。如果您生成自己的文件，则可以将其作为“word2vec.model”文件保存到文件系统中。
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import gensim # Create a word2vec model model = gensim.models.Word2Vec(corpus) # Save the model file model.save('word2vec.model')
  1. 加载模型，为输入词生成向量嵌入，并使用它来获取向量嵌入空间中的相似词。
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import gensim import numpy as np # Load the word2vec model model = gensim.models.Word2Vec.load('word2vec.model') # Get the vector for the word "king" king_vector = model['king'] # Get the most similar vectors to the king vector similar_vectors = model.similar_by_vector(king_vector, topn=5) # Print the most similar vectors for vector in similar_vectors: print(vector[0], vector[1])

3.以下是接近输入单词的前 5 个单词。

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Output: man 0.85 prince 0.78 queen 0.75 lord 0.74 emperor 0.72

LLMs 应用架构

在高级别视图中, 向量数据库依赖于嵌入模型来处理嵌入的创建与查询过程。具体来说, 这个流程可以分为两个主要阶段: 摄取路径与读取路径。

摄取路径

  • 语料库内容处理: 原始文本数据通过嵌入模型被转换为向量表示形式。

  • 向量存储: 这些向量化后的数据随后被存储在诸如Pinecone、ChromaDB或Weaviate等向量数据库中，以便后续检索。

读取路径

  • 用户查询: 应用程序接收用户输入（如句子或单词），并将其传递给嵌入模型。

  • 查询编码: 输入被转换为向量形式，以便与存储在数据库中的向量进行比较。

  • 相似性匹配: 转换后的向量用于查询向量数据库，寻找最接近的匹配项。

  • 结果返回: 相似度最高的记录被检索出来，并作为结果返回给用户。 这种架构使得系统能够高效地处理和检索大量文本信息，同时保持了查询的准确性和相关性。

利用矢量数据库的LLMs应用程序

大型语言模型（LLMs）在处理自然语言任务方面表现出色，并且可以被嵌入到更广泛的模型类别中，比如生成式AI，这不仅限于文本生成，还包括图像和视频等内容的创作。本章节将介绍如何通过结合矢量数据库来构建实用的LLMs/生成式AI应用程序。这里我们采用Transformer架构和PyTorch库作为语言模型的基础，并使用Pinecone作为矢量数据库。当然，您可以自由选择适合您需求的语言模型和矢量数据库。

构建基于矢量数据库的聊天机器人

为了使用矢量数据库构建聊天机器人，您可以遵循以下步骤：

  1. 选择矢量数据库
  • 例如Pinecone、Chroma、Weaviate或者AWS Kendra等。
  1. 创建矢量索引
  • 这是为了快速检索相似文本或文档。
  1. 训练语言模型
  • 使用大量相关文本数据对模型进行训练。例如，如果您打算构建一个专注于新闻领域的聊天机器人，则需要大量的新闻数据来进行训练。
  1. 集成矢量数据库与语言模型

  • 在用户提出问题后，语言模型可以通过矢量数据库检索相关信息并生成相应的回答。 下面是一个简单的示例，展示了如何将矢量数据库与语言模型结合起来构建聊天机器人应用程序：

  • 第一步

  • 选择一个矢量数据库，如Pinecone，它可以帮助您高效地存储和检索高维向量。

  • 第二步

  • 创建一个矢量索引来组织您的数据集，这样当用户提问时，可以迅速找到最相关的文档片段。

  • 第三步

  • 使用一个大规模的文本语料库来训练您的语言模型。例如，如果您的目标是构建一个新闻领域的聊天机器人，那么可以使用新闻文章数据集来训练模型。

  • 第四步

  • 将训练好的语言模型与矢量数据库相结合，这样当用户提问时，语言模型可以根据从数据库中检索到的相关信息来生成回答。

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import pinecone import transformers # Create an API client for the vector database client = pinecone.Client(api_key="YOUR_API_KEY") # Load the language model model = transformers.AutoModelForCausalLM.from_pretrained("google/bigbird-roberta-base") # Define a function to generate text def generate_text(prompt): inputs = model.prepare_inputs_for_generation(prompt, return_tensors="pt") outputs = model.generate(inputs, max_length=100) return outputs[0].decode("utf-8") # Define a function to retrieve the most similar vectors to the user's query vector def retrieve_similar_vectors(query_vector): results = client.search("my_index", query_vector) return results # Define a function to generate a response to the user's query def generate_response(query): # Retrieve the most similar vectors to the user's query vector similar_vectors = retrieve_similar_vectors(query) # Generate text based on the retrieved vectors response = generate_text(similar_vectors[0]) return response # Start the chatbot while True: # Get the user's query query = input("What is your question? ") # Generate a response to the user's query response = generate_response(query) # Print the response print(response)

此聊天机器人应用程序将从向量数据库中检索与用户的查询向量最相似的向量，然后使用基于检索到的向量的语言模型生成文本。

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ChatBot > What is your question? User_A> How tall is the Eiffel Tower? ChatBot>The height of the Eiffel Tower measures 324 meters (1,063 feet) from its base to the top of its antenna.

要构建一个结合了生成式AI和LLMs库的图像生成器应用程序，可以遵循以下步骤：

  1. 创建矢量数据库

  • 选择一个适合存储大量图像特征向量的矢量数据库系统。

  • 设置数据库以确保高效查询和存储能力。

  1. 提取图像向量

  • 使用预训练的深度学习模型（例如ResNet, Inception等）来提取训练数据集中图像的特征向量。

  • 对每张图像执行前向传播，获取其在某个层的输出作为特征向量。

  1. 插入矢量到数据库

  • 将提取出的图像特征向量及其元数据批量插入到矢量数据库中。

  • 确保每个向量都与原始图像的信息相关联，便于后续检索。

  1. 训练生成对抗网络 (GAN)

  • 构建一个GAN架构，包括生成器和判别器。

  • 使用图像数据集训练GAN，优化生成器以产生高质量的图像。

  • 监控训练过程，调整超参数以改进生成图像的质量。

  1. 集成矢量数据库和GAN

  • 设计应用程序接口以便于矢量数据库和GAN之间的交互。

  • 实现逻辑以从数据库中检索相似图像，并使用GAN生成新的图像变体。

  • 测试整个系统的性能，确保生成的图像符合预期。 通过这些步骤，你可以创建一个能够根据用户输入生成特定类型图像的应用程序，同时还能利用矢量数据库中的现有图像来提升生成质量。

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import pinecone import torch from torchvision import transforms # Create an API client for the vector database client = pinecone.Client(api_key="YOUR_API_KEY") # Load the GAN generator = torch.load("generator.pt") # Define a function to generate an image from a vector def generate_image(vector): # Convert the vector to a tensor tensor = torch.from_numpy(vector).float() # Generate the image image = generator(tensor) # Transform the image to a PIL image image = transforms.ToPILImage()(image) return image # Start the image generator while True: # Get the user's query query = input("What kind of image would you like to generate? ") # Retrieve the most similar vector to the user's query vector similar_vectors = client.search("my_index", query) # Generate an image from the retrieved vector image = generate_image(similar_vectors[0]) # Display the image image.show()

该程序将从向量数据库中检索与用户查询向量最相似的向量，然后根据检索到的向量使用 GAN 生成图像。

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ImageBot>What kind of image would you like to generate? Me>An idyllic image of a mountain with a flowing river. ImageBot> Wait a minute! Here you go...

生成图像

您可以根据自己的具体需求定制这个程序。例如，可以通过训练特定类型的生成对抗网络 (GAN)，如肖像或风景生成器，来生成所需的图像。

构建电影推荐应用

接下来，我们探讨一下如何利用电影资料库构建一个电影推荐应用程序。您可以运用相同的理念为其他类型的产品或实体创建推荐系统。

  1. 创建向量数据库
  • 建立一个向量数据库来存储电影的相关向量。
  1. 提取电影向量
  • 从电影的元数据中提取特征向量。
  1. 向量入库
  • 将提取到的电影向量存入数据库中。
  1. 推荐电影
  • 利用这些向量数据向用户推荐电影。

使用松果 API 推荐电影

下面是一个使用松果 API 向用户推荐电影的示例流程:

  1. 创建向量数据库
  • 初始化一个向量数据库，用于储存与电影相关的特征向量。
  1. 提取电影特征
  • 从电影的元数据中提取特征向量，包括但不限于导演、演员、类型等。
  1. 数据入库
  • 将提取到的特征向量存入数据库。
  1. 推荐算法
  • 根据用户的偏好和历史行为，使用相似度算法来推荐电影。
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import pinecone # Create an API client client = pinecone.Client(api_key="YOUR_API_KEY") # Get the user's vector user_vector = client.get_vector("user_index", user_id) # Recommend movies to the user results = client.search("movie_index", user_vector) # Print the results for result in results: print(result["title"])

下面是对用户的示例建议

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The Shawshank Redemption The Dark Knight Inception The Godfather Pulp Fiction

利用矢量数据库增强LLMs的应用实例

  • 微软与TikTok采用Pinecone等矢量数据库

  • 长期记忆与快速检索: 微软和TikTok正利用Pinecone等矢量数据库技术来提升其语言模型(LLMs)的能力。这些矢量数据库使得LLMs能够拥有更持久的记忆并实现更高效的查询。

  • 没有矢量数据库的局限性: 如果没有矢量数据库的支持, LLMs将难以独自处理复杂任务, 如长期记忆和快速查找历史信息。

  • 个性化用户体验: 这一技术的进步有助于为用户提供更加个性化的体验。例如, 用户可以询问: “告诉我更多关于我们上周讨论的意大利面食谱。” LLMs借助矢量数据库能够迅速识别出之前的对话内容, 并提供相关的信息或继续之前的讨论。

Flipkart 的决策助手应用

  • 查询编码：Flipkart 的决策助手通过将用户的查询转化为向量嵌入的方式处理产品推荐。

  • 相似性搜索：例如，当用户搜索“牧马人皮夹克棕色男士中号”时，系统利用向量相似性搜索技术，在高维空间中找到与该查询最匹配的产品向量，从而推荐最相关的产品给用户。

  • 提升用户体验：这种方法确保即使产品标题或描述中没有完全匹配的词语，也能基于语义相似性提供准确的推荐结果。

Chipper Cash 的欺诈检测系统

  • 图像存储：非洲金融科技公司 Chipper Cash 利用矢量数据库存储过往用户注册时提交的所有图像的向量嵌入。

  • 新用户验证：当新用户尝试注册时，其提供的图像会被编码为向量，并与数据库中的现有向量进行比对。

  • 减少欺诈行为：通过这种方式，Chipper Cash 成功地将欺诈性的用户注册量降低了 10 倍，有效提升了平台的安全性和可靠性。

矢量数据库在LLMs应用中的作用

矢量数据库在构建基于大型语言模型（LLMs）的应用程序中扮演着至关重要的角色。它们不仅能够高效地存储和检索高维向量数据，还能利用最近邻搜索算法来精确匹配相似向量，即使这些向量之间存在细微差异。以下是矢量数据库在LLMs应用程序中的几个关键优势：

性能

矢量数据库被专门设计用于处理大量矢量数据的高效存储与检索，这使得它们成为构建高性能LLMs应用程序的理想选择。

精度

通过采用最近邻算法，矢量数据库能够准确地识别出相似的向量，这对于提升LLMs应用程序的推荐准确性至关重要。

多模态支持

矢量数据库能够处理多种类型的数据，包括文本、图像和音频等。这一特性使得矢量数据库非常适合那些需要处理复杂数据形式的生成式AI应用程序。

开发友好性

尽管矢量数据库涉及复杂的机器学习技术，但它们通常具备良好的用户界面，使得即使是不具备深厚机器学习背景的开发人员也能轻松上手。

现有数据库系统的扩展

值得注意的是，许多传统的SQL和NoSQL数据库系统，如PostgreSQL和Redis，已经开始支持向量嵌入的存储、索引和相似性搜索等功能。 Facebook在其产品中广泛使用了名为FAISS的矢量搜索库，例如在Instagram Reels和Facebook Stories中，以实现快速查找多媒体内容并为用户提供更相关的建议。这充分说明了矢量数据库在提升用户体验方面的巨大潜力。

原文链接：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/10/how-to-build-llm-apps-using-vector-database/

结语

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