一文讀懂知識圖譜與向量資料庫的異同

無論如何，你很可能已經看到過關於向量資料庫的話題，這在一定程度上要歸功於大型語言模型(LLM)的爆炸式發展。近幾個月來，關於向量資料庫的討論越來越多，引發了許多問題，包括：向量資料庫是什麼?它們與知識圖譜資料庫相比有何不同?為什麼以及在什麼情況下應該使用向量資料庫?

在資料管理和分析領域，這兩種資料庫都是非常有價值的工具，但它們的用途不同，在不同的應用場景中表現出色。雖然二者都是功能強大的資料庫，在儲存和查詢資料方面都比關係型資料庫更有效、更靈活，但在決定使用哪種資料庫，或者何時同時使用兩種資料庫時，需要了解企業希望實現的目標。

知識圖譜與向量資料庫：異同

為了幫助理解技術和業務影響，瞭解它們各自的作用非常重要。

從相似之處入手，二者都旨在表示和管理複雜的結構化和非結構化資料，這對支援日益增長的深入分析需求和打破資料孤島至關重要。它們都能儲存和查詢複雜的資料，如圖形和網路，因此在許多應用中都很有用。它們還可用於實施各種機器學習和人工智慧應用，如電子商務、文字分析、推薦系統、搜尋引擎、NLP 等。

然而，所有這些舉措都需要大量資料，並能夠連線這些系統以確保協作。最近的一份報告稱，86% 的公司都在處理資料孤島問題，因此將所有這些資料彙集在一起對於確保實現業務目標變得更加重要。

向量嵌入是物件的數字表示(圖片來源：Pinecone)

它們的不同之處既在於功能和能力，也在於企業對資料的需求。向量資料庫針對影像檢索、自然語言處理、推薦系統和檢索增強生成等應用進行了最佳化。例如，它們可以儲存和搜尋影像和單詞嵌入(稱為高維向量)，分別代表影像的視覺特徵和單詞的語義。前者可以在大型資料集中快速高效地搜尋相似影像，而情感分析和文字摘要等自然語言處理活動則由詞嵌入驅動。

從概念上講，設想一家公司有大量的產品可供選擇，這就要求他們無論尋找什麼，都能快速、輕鬆地找到任何商品。向量資料庫就像一個巨大的搜尋引擎，可以幫助企業找到類似的產品，即使這些產品的分類方式並不相同。例如，如果要查詢鋁梯，向量資料庫可以支援查詢所提供的所有鋁梯，即使它們的品牌、尺寸或樣式各不相同。同樣的向量資料庫可以幫助查詢所有鋁梯的圖片，並獲得每張圖片的相關文字或描述摘要。當 LLM 需要用於私人資料和/或減少幻覺時，向量資料庫也受到了廣泛的關注。 向量資料庫的這種用法被稱為檢索增強生成(RAG)。

知識圖譜資料庫有許多不同之處，包括針對查詢資料之間的複雜關係和實體之間的語義進行了最佳化。它們將資料表示為實體(節點)及其關係(邊)。知識圖譜擅長對複雜、相互關聯的資料進行建模，例如概念、實體及其屬性之間的語義關係。知識圖譜也非常適合表示資料片段之間錯綜複雜的關係，幾乎就像連線資訊系統拼圖中的點。把它們想象成開發一個相互連線的資訊網路，其中事物之間的關係是訪問、共享和使用資料的核心。當使用語義標準進行增強時，企業就能在各種系統中獲得通用、共享的資料語言。

知識圖譜允許使用者查詢資料之間的複雜關係(圖片來源：Ontotext)

知識圖譜資料庫就像前面提到的例子中的多維地圖。它們顯示了不同產品之間的關係，有助於提供個人可能沒有意識到的聯絡。在這裡，知識圖譜資料庫可用於支援使用自然語言的問題解答系統。透過這種方式，使用者可以詢問鋁梯與其他鋁製建築相關產品的關係，如排水溝、護牆板、油漆、供暖和製冷管道等。藉助知識圖譜的推理能力，它還能展示化妝品、手機甚至紅寶石和藍寶石等使用鋁的物品。從實際意義上講，使用者可以利用知識圖譜驅動的建築資訊管理系統，查詢典型建築中可能包含的所有使用鋁的物品例項。

由於知識圖譜資料庫具有推理能力，使用資源描述格式 (RDF)，可以利用人工智慧進行推理。一旦完成，這些新出現的知識就可以用來發現新的見解和模式，而這些見解和模式用傳統方法是很難或不可能找到的，有時被稱為 “未知的未知數”。這使得它們非常適合用於知識組織和發現、語義搜尋以及高階多級查詢和問題解答等解決方案。當我們的目標是瞭解不同資訊之間的關係時，例如在建立關係重要的複雜推薦系統、分析網路或組織結構化知識時，RDF 是一個可靠的選擇。這是因為它們強調在圖結構中對關係、實體及其屬性進行建模，從而實現豐富的語義表示。

你的選擇是什麼?

在決定哪種型別的資料庫更適合您的業務時，歸根結底要看需要用資料做什麼。如果企業需要快速、輕鬆地找到同類產品，那麼向量資料庫可能是最佳選擇。如果企業需要額外的分析能力來挖掘和理解不同產品之間的關係，那麼知識圖譜資料庫將為企業的資料和業務戰略奠定正確的基礎。

向量資料庫更適合涉及相似性和機器學習的任務，而知識圖譜資料庫則擅長對相互關聯、複雜、語義豐富的資料進行建模和查詢。知識圖譜資料庫非常適合需要在特定領域上下文中表示和推理知識的應用，如醫療保健、金融和客戶關係管理(CRM)應用。

在二者之間做出選擇最終取決於您想要實現什麼目標。關鍵是要建立一個清晰的企業級資料戰略，並牢記語義，因為這將確保語言的清晰性，促進共享，並使企業能夠從資料中獲得最佳結果。

作者 Doug Kimball 是企業知識圖譜(EKG)技術和語義資料庫引擎提供商 Ontotext 的首席營銷官。