向量数据库的崛起：理解向量搜索和RAG

向量的概念在机器学习（ML）中是基本的，用于解释和匹配各种数据类型，包括文本、图像、音频文件和视频。本文探讨了向量数据库的崛起、它们的应用以及它们如何与检索增强生成（RAG）管道集成以增强ML模型。

什么是向量？

向量是一个具有大小和方向的对象，表示为定义其维度的数字数组。例如，3D空间中的向量[3, -1, 4]和[-2, 3, 1]展示了实体之间的关系。向量在ML中用于将不同的数据类型转换为称为嵌入的数字表示。

文本嵌入示例

像“今天阳光明媚”这样的句子可以使用嵌入模型编码为向量，将文本转换为多维空间。

向量数据库

向量数据库将这些向量表示存储在集合中，类似于传统数据库中的记录。流行的向量数据库包括Chroma、Pinecone、Milvus和Qdrant。向量搜索使用近似最近邻（ANN）算法根据欧几里得、余弦或内积（IP）距离等度量找出相似数据。

余弦相似度示例

余弦相似度测量两个向量之间角度的余弦值，为它们的相似性提供一个度量。这在自然语言处理（NLP）中特别有用，用于查找类似的文本文档或搜索查询。

向量数据库的流行

向量数据库因其快速检索数据的能力而受欢迎，非常适合NLP、推荐引擎和图像/视频搜索。以下是使用Qdrant进行电影数据集向量搜索的示例。

执行向量搜索的步骤

1. 提取所需字段：从JSON文件等来源加载和准备数据。

2. 创建向量嵌入：使用OpenAI等模型生成数据的向量嵌入。

3. 运行搜索：执行相似性搜索以找到紧密相关的数据点。

检索增强生成（RAG）

RAG通过补充存储在向量数据库中的外部知识库来增强ML模型。这种方法比重新训练模型更具资源性和成本效益。RAG广泛应用于客户支持机器人和推荐引擎。

简单的RAG实现

1. 创建向量嵌入：为要存储在向量数据库中的文档生成嵌入。

2. 创建检索模块：使用向量数据库根据查询检索相关文档。

3. 使用LLM生成答案：使用语言模型根据检索到的上下文生成答案。

通过遵循这些步骤，您可以为各种应用创建更有效的RAG管道。

结论

向量数据库和RAG管道正在革新我们处理和搜索数据的方式，提供更快和更准确的结果。它们在ML模型中的集成提高了性能并减少了幻觉，使它们成为AI领域中非常有价值的工具。