向量資料庫技術全景

techlead_krischang發表於2024-07-18
資料庫

本文深入探討了向量資料庫的基礎概念、架構設計及實現技術，詳細介紹了HNSW、FAISS和Milvus等關鍵演算法和工具，旨在為高效管理和檢索高維向量資料提供全面的技術指南。

關注TechLead，復旦博士，分享雲服務領域全維度開發技術。擁有10+年網際網路服務架構、AI產品研發經驗、團隊管理經驗，復旦機器人智慧實驗室成員，國家級大學生賽事評審專家，發表多篇SCI核心期刊學術論文，阿里雲認證的資深架構師，上億營收AI產品研發負責人。

file

1. 引言

1.1 什麼是向量資料庫

file

向量資料庫是一種專門用於儲存和查詢高維向量資料的資料庫系統。在現代資料處理和人工智慧應用中，越來越多的資料以高維向量的形式存在，例如影像特徵、文字嵌入和使用者行為等。傳統的關係型資料庫在處理這種高維資料時效率低下，而向量資料庫則透過特定的索引結構和最佳化演算法，使得高維向量的儲存、管理和檢索變得更加高效。

向量資料庫不僅支援大規模向量資料的儲存，還提供高效的相似性搜尋功能，即快速找到與查詢向量最相似的若干個向量。這在推薦系統、影像識別、自然語言處理等領域具有廣泛的應用。向量資料庫的核心技術包括向量空間模型、距離度量、索引構建和最佳化檢索演算法等。

1.2 向量資料庫的起源與發展

向量資料庫的概念並不是憑空出現的，它的起源可以追溯到資訊檢索和機器學習領域中的向量空間模型（Vector Space Model, VSM）。向量空間模型是一種用於資訊檢索的數學模型，它將文件和查詢都表示為向量，透過計算向量之間的相似性來進行檢索。這一模型在20世紀60年代由Gerard Salton提出，為向量資料庫的發展奠定了理論基礎。

隨著計算機技術的發展，尤其是儲存和計算能力的提升，高維資料處理成為可能。20世紀90年代，隨著大規模資料集和複雜演算法的出現，研究者們開始探索如何高效地儲存和查詢這些高維資料。2000年代，隨著機器學習和深度學習的興起，向量資料的需求急劇增加。例如，影像識別中的卷積神經網路（CNN）和自然語言處理中的詞嵌入（Word Embeddings）都產生了大量的高維向量資料，這些資料需要專門的儲存和處理技術。

近年來，向量資料庫的發展進入了快車道，得益於以下幾個方面的推動：

  1. 硬體技術的進步：包括大規模儲存裝置、GPU和分散式計算技術的發展，使得處理海量高維資料成為可能。
  2. 演算法的最佳化：新的索引結構和檢索演算法（如HNSW、ANNOY、FAISS等）顯著提高了向量資料的檢索效率。
  3. 開源社群的推動：許多優秀的開源專案，如Milvus、Elasticsearch的向量搜尋外掛等，加速了向量資料庫的普及和應用。

總的來說，向量資料庫的發展是一個多領域交叉、持續創新的過程。從最初的資訊檢索模型，到現代複雜的深度學習應用，向量資料庫在資料科學、人工智慧和大資料領域發揮著越來越重要的作用。透過最佳化向量資料的儲存和檢索，向量資料庫為各類應用提供了高效的資料支援，推動了技術進步和商業應用的創新。

2. 向量資料庫的基礎概念

2.1 向量空間模型

file

向量空間模型（Vector Space Model, VSM）是向量資料庫的基礎概念之一。VSM是資訊檢索領域中廣泛使用的模型，它將文件和查詢都表示為向量，利用向量之間的相似性進行檢索。向量空間模型的核心思想是將文字資料轉化為多維空間中的點，透過點之間的距離或夾角來衡量相似性。

在VSM中，每個文件或查詢向量的維度通常表示詞彙表中的一個詞，向量的每個分量表示該詞在文件或查詢中的重要性。常見的權重計算方法包括詞頻-逆文件頻率（TF-IDF）和詞嵌入（Word Embeddings）。向量之間的相似性通常透過餘弦相似度、歐氏距離或曼哈頓距離等度量方法來計算。

詞頻-逆文件頻率（TF-IDF）

TF-IDF是一種統計方法，用於評估一個詞在文件集合中的重要性。詞頻（TF）表示一個詞在文件中出現的頻率，而逆文件頻率（IDF）衡量詞在整個文件集合中的普遍性。TF-IDF的計算公式如下：

file

其中，(N)是文件集合中的文件總數，(n_t)是包含詞(t)的文件數量。

詞嵌入（Word Embeddings）

詞嵌入是一種將詞對映到低維連續向量空間的技術，使得相似詞在向量空間中距離較近。常見的詞嵌入方法包括Word2Vec、GloVe和FastText。詞嵌入的關鍵在於透過神經網路模型學習詞的上下文關係，從而生成具有語義資訊的向量表示。這些向量表示可以用於文字分類、聚類和檢索等任務。

2.2 向量檢索的基本原理

向量檢索是向量資料庫的核心功能之一，即根據查詢向量找到最相似的向量集合。向量檢索的基本原理包括相似性度量、索引結構和檢索演算法。

相似性度量

向量相似性的度量方法有多種，常見的包括：
file

索引結構

為了提高向量檢索的效率，向量資料庫通常會構建索引結構。常見的索引結構包括：

  • 倒排索引：用於稀疏向量，記錄每個詞在文件中的出現位置。
  • 樹形結構：如KD樹（k-dimensional tree）和R樹（R-tree），適用於低維向量的檢索。
  • 圖結構：如HNSW（Hierarchical Navigable Small World），適用於高維向量的近似最近鄰搜尋。

檢索演算法

向量檢索演算法旨在快速找到與查詢向量最相似的若干個向量。常見的檢索演算法包括：

  • 暴力搜尋：直接計算查詢向量與資料庫中所有向量的相似性，適用於小規模資料集。
  • 區域性敏感雜湊（LSH）：透過雜湊函式將相似的向量對映到相同的桶中，從而減少計算量。
  • 近似最近鄰搜尋（ANN）：如FAISS（Facebook AI Similarity Search）和ANNOY（Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah），透過構建近似索引結構，提高檢索效率。

2.3 常用距離度量方法

在向量資料庫中，距離度量方法是檢索過程中的重要組成部分。除了餘弦相似度、歐氏距離和曼哈頓距離外，還有其他幾種常用的距離度量方法：

file

每種距離度量方法都有其適用的場景和特點，選擇合適的距離度量方法對於提高向量檢索的準確性和效率至關重要。

3. 向量資料庫的架構

向量資料庫的架構是其高效儲存、管理和檢索高維向量資料的基礎。瞭解向量資料庫的架構有助於我們更好地理解其工作原理，並在實際應用中進行最佳化。本章將深入探討向量資料庫的核心架構，包括資料儲存與索引機制、查詢處理與最佳化，以及並行與分散式計算。

3.1 資料儲存與索引機制

向量資料庫的儲存與索引機制是其效能和效率的關鍵組成部分。高效的資料儲存和索引可以顯著提高向量檢索的速度和準確性。

3.1.1 資料儲存

向量資料的儲存方式直接影響資料庫的讀取和寫入效能。常見的儲存方式包括：

  • 行儲存（Row Storage）：將每個向量作為一行儲存，每個分量作為一列。這種方式適用於頻繁的逐行讀取和寫入操作。
  • 列儲存（Column Storage）：將每個分量作為一列儲存，每個向量的所有分量分散在不同的列中。這種方式適用於需要對特定維度進行聚合或篩選的操作。
  • 壓縮儲存（Compressed Storage）：透過對向量資料進行壓縮儲存，可以減少儲存空間和I/O開銷。常見的壓縮技術包括稀疏向量的稀疏矩陣儲存和密集向量的量化儲存。

3.1.2 索引機制

索引機制是向量資料庫中提升查詢效率的重要手段。常見的索引結構包括：

  • 倒排索引（Inverted Index）：倒排索引將每個詞或特徵對映到包含該特徵的向量ID列表。倒排索引適用於稀疏向量的相似性檢索。

  • 樹形索引（Tree-based Index）：包括KD樹（k-dimensional tree）和R樹（R-tree）等，適用於低維向量的精確最近鄰搜尋。KD樹透過遞迴劃分向量空間來構建索引，而R樹則透過分層的最小包圍矩形來組織向量資料。

  • 圖索引（Graph-based Index）：如HNSW（Hierarchical Navigable Small World）和NSW（Navigable Small World）圖，適用於高維向量的近似最近鄰搜尋。圖索引透過構建小世界網路來提高檢索效率，節點之間的連線表示向量之間的相似性。

3.2 查詢處理與最佳化

查詢處理與最佳化是向量資料庫提供高效檢索服務的核心。向量資料庫需要處理大量的高維向量資料，最佳化查詢處理過程對於提升系統效能至關重要。

3.2.1 查詢處理流程

向量查詢處理流程通常包括以下幾個步驟：

  1. 查詢解析：將使用者輸入的查詢向量進行解析和預處理，包括向量歸一化、特徵選擇等。
  2. 索引檢索：根據預先構建的索引結構，快速篩選出與查詢向量最相似的候選向量集合。
  3. 相似性計算：對候選向量集合進行相似性度量，計算查詢向量與每個候選向量之間的距離或相似度。
  4. 結果排序：根據相似性度量結果，對候選向量進行排序，選擇相似度最高的若干個向量作為最終結果。
  5. 結果返回：將排序後的相似向量結果返回給使用者。

3.2.2 查詢最佳化技術

為了提高查詢處理效率，向量資料庫通常採用多種最佳化技術，包括：

  • 並行查詢：透過並行化查詢處理，可以充分利用多核CPU和分散式計算資源，加速相似性檢索過程。
  • 快取機制：在記憶體中快取常用的查詢向量和索引結果，減少重複計算和I/O開銷。
  • 近似演算法：採用近似最近鄰搜尋（ANN）演算法，如LSH（Locality-Sensitive Hashing）和PQ（Product Quantization），在保證結果精度的前提下，加快檢索速度。
  • 剪枝策略：在索引檢索和相似性計算過程中，採用剪枝策略剔除不可能的候選向量，減少計算量。

3.3 並行與分散式計算

隨著資料規模的不斷擴大和應用場景的複雜化，向量資料庫需要支援並行和分散式計算，以提升處理能力和系統效能。

3.3.1 平行計算

平行計算透過將計算任務分解為多個子任務，並在多個處理器上同時執行，從而提高計算效率。向量資料庫中的平行計算主要體現在以下幾個方面：

  • 並行索引構建：在構建索引時，可以將向量資料劃分為多個子集，分別在多個處理器上並行構建索引。
  • 並行查詢處理：在進行相似性檢索時，可以將查詢向量分發到多個處理器，平行計算相似性度量結果。
  • 並行資料處理：在資料預處理和特徵提取過程中，可以並行處理不同的資料塊，提高處理速度。

3.3.2 分散式計算

分散式計算透過將計算任務分佈到多個獨立的計算節點上進行處理，從而擴充套件系統的處理能力和儲存容量。向量資料庫中的分散式計算主要體現在以下幾個方面：

  • 分散式儲存：將向量資料分佈儲存在多個節點上，提高資料的儲存容量和訪問速度。常見的分散式儲存系統包括HDFS（Hadoop Distributed File System）和Cassandra等。
  • 分散式索引：在多個節點上並行構建和維護索引結構，提高索引構建和更新效率。
  • 分散式查詢：將查詢任務分發到多個計算節點，並行處理查詢請求，彙總各節點的查詢結果，提供高效的相似性檢索服務。

4. 向量資料庫的實現技術

向量資料庫的實現技術涉及多種演算法和工具，透過最佳化資料儲存、索引構建和查詢處理，實現高效的高維向量資料管理和檢索。本章將深入探討幾種核心的實現技術，包括HNSW演算法、FAISS、Milvus的架構與實現，幫助讀者全面理解向量資料庫的技術細節。

4.1 HNSW（Hierarchical Navigable Small World）演算法

HNSW（Hierarchical Navigable Small World）是一種基於小世界圖理論的近似最近鄰搜尋（ANN）演算法。它透過構建一個分層的導航圖結構，實現高效的高維向量相似性檢索。

4.1.1 HNSW的基本原理

HNSW演算法透過以下幾個步驟構建和檢索向量資料：

  1. 圖構建：HNSW構建一個分層的圖結構，每一層是一個稀疏的近似最近鄰圖。頂層包含較少的節點，每層向下節點數逐漸增加，底層包含所有的向量資料。
  2. 插入操作：向圖中插入新向量時，從頂層開始，透過貪心搜尋找到最接近的新節點的若干個鄰居，然後逐層向下進行鄰居更新，最終在底層插入新節點。
  3. 檢索操作：從頂層的一個或多個入口節點開始，透過貪心搜尋找到與查詢向量最接近的節點，逐層向下進行精確搜尋，最終在底層返回最相似的若干個向量。

4.1.2 HNSW的優勢與應用

HNSW演算法在檢索效率和精度上具有顯著優勢，適用於大規模高維向量資料的近似最近鄰搜尋。其主要優勢包括：

  • 高效性：透過分層結構和貪心搜尋，大幅減少了檢索過程中的計算量。
  • 高精度：能夠在較低的計算開銷下實現高精度的相似性檢索。
  • 靈活性：支援動態插入和刪除操作，適用於不斷更新的資料集。

FAISS是由Facebook AI Research團隊開發的開源庫，用於高效的相似性搜尋和密集向量聚類。它提供了多種索引和最佳化演算法，能夠處理數十億規模的高維向量資料。

4.2.1 FAISS的核心功能

FAISS提供了多種索引結構和最佳化演算法，主要包括：

  • 扁平索引（Flat Index）：適用於小規模資料集，透過暴力搜尋實現精確最近鄰檢索。
  • 倒排檔案索引（IVF, Inverted File Index）：將向量資料劃分為若干個簇，透過簇中心進行初步篩選，提高檢索效率。
  • PQ（Product Quantization）：將向量資料分塊量化，減少儲存空間和計算量。
  • HNSW索引：結合了HNSW演算法，提供高效的近似最近鄰搜尋。

4.2.2 FAISS的應用場景

FAISS適用於以下應用場景：

  • 大規模影像搜尋：利用卷積神經網路提取影像特徵，進行高效的相似性搜尋。
  • 自然語言處理：對文字資料進行詞嵌入或句子嵌入，進行相似性檢索和聚類。
  • 推薦系統：根據使用者行為特徵，進行相似使用者或相似物品的快速檢索。

4.3 Milvus的架構與實現

Milvus是一個開源的、高效能的向量資料庫，旨在處理大規模高維向量資料。它採用多種先進的實現技術，以滿足不同應用場景的需求。

4.3.1 Milvus的核心架構

Milvus的核心架構包括以下幾個模組：

  • 儲存引擎：支援多種儲存後端，包括本地檔案系統和分散式儲存系統（如HDFS、S3等）。
  • 索引模組：提供多種索引結構，如IVF、PQ、HNSW等，根據資料特點和應用需求選擇最優的索引策略。
  • 查詢引擎：實現高效的相似性檢索，支援並行查詢和分散式計算。
  • 管理模組：提供資料匯入、匯出、備份和恢復等管理功能，保證資料的安全性和可用性。

4.3.2 Milvus的實現細節

Milvus的實現細節包括：

  • 多種索引策略：根據資料規模和查詢需求，選擇適當的索引策略進行最佳化。
  • 高效儲存管理：採用記憶體對映檔案和分層儲存技術，提高資料的讀寫效能。
  • 並行和分散式計算：支援多執行緒並行處理和分散式計算，提升系統的處理能力和擴充套件性。
  • 自動調優：根據資料分佈和查詢負載，動態調整索引引數和查詢策略，最佳化系統效能。

4.4 其他實現技術

除了上述幾種主要技術，向量資料庫還採用了其他一些實現技術，以提高系統效能和可靠性。

4.4.1 區域性敏感雜湊（LSH）

LSH（Locality-Sensitive Hashing）是一種近似最近鄰搜尋演算法，透過將相似的向量對映到相同的雜湊桶中，實現高效的相似性檢索。LSH的主要優點是能夠處理高維稀疏向量，但在處理密集向量時效能可能不如HNSW和FAISS。

4.4.2 產品量化（PQ）

PQ（Product Quantization）是一種向量量化技術，透過將向量資料分塊，並對每個塊進行獨立的量化編碼，實現資料壓縮和加速檢索。PQ在FAISS中得到了廣泛應用，適用於大規模高維向量資料的儲存和檢索。

4.4.3 實時更新與動態調整

向量資料庫需要支援實時資料更新和動態索引調整，以適應不斷變化的資料和查詢需求。實現這些功能的技術包括線上學習、增量索引更新和動態負載均衡等。

如有幫助，請多關注
TeahLead KrisChang，10+年的網際網路和人工智慧從業經驗，10年+技術和業務團隊管理經驗，同濟軟體工程本科，復旦工程管理碩士，阿里雲認證雲服務資深架構師，上億營收AI產品業務負責人。

相關文章