掌控 ChatGPT「記憶之海」：向量資料庫的運作機制與 AI 應用深度解析

在人工智慧（AI）技術飛速發展的時代，特別是像 ChatGPT 這類大規模語言模型（LLM）的普及，我們每天都在生成並處理海量的非結構化資料，從文字、圖片到語音，這些資料對於AI模型的效能至關重要。傳統資料庫已難以應對這種高維度、非結構化資料的複雜檢索需求，因此，專為AI時代而生的「向量資料庫」應運而生，它以獨特的資料處理方式，成為提升AI應用效率和智慧的關鍵核心。

文章目錄

• 向量資料庫是什麼？深入理解其核心概念
  • 向量：高維度資料的數學表達
  • 資料庫：資料管理的基石
  • 向量嵌入：將複雜資料轉換為數值向量
  • 大規模語言模型（LLM）不可或缺的「記憶」
• 向量資料庫的運作機制：從資料到智慧搜尋
  • 1. 決定相似度指標
  • 2. 原始資料向量化
  • 3. 向量資料儲存
  • 4. 近似最近鄰搜尋（ANNS）
  • 5. 查詢搜尋：檢測最相似的群組
• 向量資料庫與傳統資料庫的關鍵差異
  • 資料儲存方式與擅長查詢
  • 搜尋處理的成本差異
• 效能實測比較：向量資料庫與傳統資料庫的性能差距
  • Pinecone 與 SQL 的處理實作
  • 搜尋速度的比較結果
  • 程式碼量的比較結果
• 向量資料庫為何重要？AI 時代的必備技術
  • 傳統資料庫搜尋方法的效率問題
  • 向量資料庫解決的問題與具體應用
• 如何建構向量資料庫？從原始資料到高效搜尋
• 推薦的向量資料庫服務：四大主流選擇
  • Pinecone：大規模 AI 應用的高速選擇
  • Weaviate：開源且具備強大擴展性
  • Chroma：AI 應用開發的理想之選
  • Oracle AI Vector Search：企業級資料庫的向量化延伸
• 導入向量資料庫的注意事項
  • 資料預處理不可或缺
  • 系統設計考量可擴展性與處理能力
  • 效能最佳化是關鍵
  • 開啟 AI 協作的新日常
• 常見問題

向量資料庫是什麼？深入理解其核心概念

向量資料庫（Vector Database）是一種利用數學中的「向量」（Vector）概念來管理資料的資料庫系統。它專門用於儲存和檢索高維度資料點，並透過計算向量之間的相似度來實現高效能的資料查詢。這種特性使其在各種 AI 應用中扮演著不可或缺的角色，尤其是在需要處理非結構化資料和進行相似性搜尋的場景。

向量：高維度資料的數學表達

在高中數學中，向量被定義為具有大小和方向的量。而在機器學習和資料分析領域，向量則被用來表示多維空間中的位置或特徵。例如，我們可以將商品或用戶的特徵轉換為多維向量，再透過計算這些向量之間的角度或距離來衡量它們的相似度，進而實現更進階的搜尋與推薦功能。這項技術在 Amazon 或 YouTube 的推薦系統中便有廣泛應用，例如您觀看一部影片後，系統會推薦與之「相似」的相關影片，其背後便是將每部影片視為一個向量，並透過判斷向量相似性來完成的。

資料庫：資料管理的基石

資料庫（Database）是指「用於高效管理、搜尋和分析資料的系統」，而資料（Data）則是指「資訊本身」。向量資料庫的獨特之處在於它專為處理向量化資料而設計，具備了傳統資料庫難以比擬的相似性搜尋及高階資料分析能力。

向量嵌入：將複雜資料轉換為數值向量

向量嵌入（Vector Embedding）是一個將高維度資料集轉換為較低維度向量空間的過程。這種轉換不僅能保留複雜資料結構和其內在關係，還能有效率地執行資料操作與分析。簡單來說，它能將文字、圖片、語音等原始資料轉換成機器易於理解和計算的數值形式。

大規模語言模型（LLM）不可或缺的「記憶」

大規模語言模型（LLM）例如 ChatGPT，透過自然語言處理（NLP）技術從海量文本資料中學習，能夠執行文本生成、翻譯、摘要等多種語言任務。在 LLM 的運作中，向量資料庫扮演著儲存和檢索語言資料的關鍵角色。例如，當用戶輸入一個問題時，LLM 會將問題轉換成向量，並在向量資料庫中搜尋最相關的向量，從而快速且準確地找到相關資訊。這使 LLM 能夠高效處理龐大的語言資料，並實現高階的自然語言處理任務。

向量資料庫的運作機制：從資料到智慧搜尋

向量資料庫的核心在於將各種資訊（透過機器學習或向量嵌入技術）轉換為向量，然後在資料庫中從無數個向量中搜尋相似性。例如，一個電商網站的客戶購買行為資料，可以被表示為向量。透過計算這些向量之間的歐幾里得距離、餘弦相似度或內積，系統就能判斷出哪些顧客具有相似的興趣或購買模式。接下來，我們將詳細解析向量資料庫的查詢搜尋流程。

1. 決定相似度指標

首先，需要決定衡量向量相似性的指標。不同的指標適用於不同的用途，常見的包括：

舉例來說，在一個推薦系統中，如果用戶 A 和用戶 B 的購買傾向（向量方向）相似，但用戶 A 的購買頻率（向量大小）遠高於用戶 B，那麼在只考慮購買傾向時，餘弦相似度會將 A 和 B 判斷為高度相似；而若要同時考量購買頻率，則歐幾里得距離可能給出不同的相似性判斷。這些指標的選擇會在建立資料庫索引時設定。

2. 原始資料向量化

接著，透過深度學習等技術，將原始資料（如文檔、語音、圖片）轉換為向量。由於機器只能理解數值，向量化是讓機器理解資料的必要步驟。向量化的一個關鍵優勢是便於測量資料之間的相似度，只需計算向量間的相似度即可快速判斷資料的關聯性。

例如，一段文字可以透過 Transformer 等函式庫轉換為多維向量。同樣地，其他深度學習函式庫也能將圖片或語音轉換成向量。

3. 向量資料儲存

向量化完成後，這些向量會被儲存到資料庫中。這是為了實現大量資料的高速搜尋和相似性比較。與傳統的關聯式資料庫主要儲存原始結構化資料不同，向量資料庫專門用於儲存向量化的資料。雖然傳統資料庫也能儲存向量，但它們並未針對向量相似性搜尋進行優化。

4. 近似最近鄰搜尋（ANNS）

為了提高搜尋效率，向量資料庫會執行「近似最近鄰搜尋」（Approximate Nearest Neighbor Search, ANNS）這種向量量化技術。試想，如果有一百萬個1000維的向量，若不使用ANNS，搜尋時將需要檢查所有一億個數值。ANNS 的原理是將相似的向量歸納成群組，並以一個「代表點」來表示，這樣搜尋時只需在這些代表點中進行探索，大大提升了效率。然而，這也意味著搜尋的精確度與速度之間存在權衡：代表點之間的距離設定越小，搜尋越精確但速度較慢；距離設定越大，搜尋速度加快但精確度可能降低。

5. 查詢搜尋：檢測最相似的群組

最後一步是針對查詢進行相似資料搜尋。系統會將查詢本身轉換為一個向量，並計算該查詢向量與資料庫中各「代表點」向量之間的相似度，從而找出與查詢最相似的向量群組。這就是向量資料庫執行搜尋的基本原理。

向量資料庫與傳統資料庫的關鍵差異

在現代資訊社會，資料以多種形式存在。過去我們主要使用關聯式資料庫（Relational Database）或圖形資料庫（Graph Database）來管理資料。然而，向量資料庫與這些傳統資料庫在資料儲存方式和查詢處理能力上存在顯著差異。

資料儲存方式與擅長查詢

關聯式資料庫以「表格」形式儲存資料，並依賴關聯模型來管理結構化資料。它們擅長處理基於列和行的查詢，但在處理圖片、音訊等非結構化資料的龐大資料點時效率較低。

圖形資料庫則以「圖形」形式儲存資料，能夠直觀且動態地建模複雜關係。它們專注於資料的連接性，擅長追蹤節點間的路徑查詢。然而，圖形資料庫在直接處理圖片或音訊等非結構化資料中的複雜模式和相似性方面也存在局限。

相較之下，向量資料庫能夠處理向量間的相似度或距離查詢，特別擅長處理非結構化資料和高維度資料。這使其能有效支援圖片、音訊等多媒體資料的搜尋與分析。

搜尋處理的成本差異

向量資料庫與傳統資料庫在搜尋處理成本上也有明顯差異。

關聯式資料庫在進行向量相似性搜尋時，通常比向量資料庫需要更長的計算時間，主要原因有二：

圖形資料庫也存在以下成本考量：

這些都表明，儘管圖形資料庫在特定用途上非常有效，但並非適用於所有資料儲存和處理需求。選擇合適的資料庫類型，需要根據具體應用場景和資料特性進行判斷。

效能實測比較：向量資料庫與傳統資料庫的性能差距

為了直觀比較向量資料庫與傳統資料庫的性能差異，我們將使用 Pinecone（向量資料庫）和 SQL（傳統關聯式資料庫）進行實驗。本次測試將針對 100 維的向量資料（LLM 等高維資料常用）進行搜尋，並逐步增加資料量（N=100, 500, 1000, 5000, 10000, 20000），比較兩者在搜尋速度和程式碼量上的表現。

Pinecone 與 SQL 的處理實作

首先，我們使用 Pinecone 進行資料搜尋。透過其提供的 API，可以簡潔地完成向量資料的插入和查詢。接著，我們也使用 Python 函式庫 `SQLsqlite3` 來模擬 PostgreSQL 等關聯式資料庫，實作相同的向量資料搜尋邏輯，這涉及到創建表格、插入資料、以及透過 SQL 語句進行查詢。

搜尋速度的比較結果

在搜尋速度方面，SQL 在資料量較小時表現較快，但隨著資料量大幅增加，所需時間也急劇上升。相比之下，Pinecone 的搜尋時間幾乎維持在一個恆定值，大約在 N=10000 左右時，其速度已超越 SQL。這結果清楚顯示，在處理像 NLP 或 LLM 這類涉及「大量高維度資料」的任務時，向量資料庫的效率遠勝於傳統資料庫。

程式碼量的比較結果

在程式碼量方面，Pinecone 的程式碼量明顯少於 SQL。這主要歸因於 Pinecone 專為向量資料處理設計，能夠自動處理向量相似度計算和資料顯示。而 SQL 則需要手動取出資料、轉換為向量，並自行實作相似度計算邏輯。因此，對於向量資料處理任務，Pinecone 能提供更高的編碼效率和更便捷的管理。

向量資料庫為何重要？AI 時代的必備技術

向量資料庫之所以受到關注，是因為它完美契合了不斷演進的 AI 領域中「資料特性」和「處理需求」。

傳統資料庫搜尋方法的效率問題

在傳統資料庫中，處理結構化資料的相似性搜尋常使用「全資料庫掃描」等方法。然而，當資料量龐大時，這些方法會導致效率顯著下降。例如，在 Amazon 的推薦系統中，如果使用傳統方法處理海量商品資料，推薦結果將會遲遲無法顯示。

為了改善這種情況，人們開發了「索引」和「分區」等技術來提升效率。然而，關聯式資料庫主要處理結構化資料，在處理圖片、音訊等非結構化資料時仍有其極限。例如，儘管可以將非結構化資料以 BLOB 數據類型儲存，但其搜尋和處理能力仍受限制。

向量資料庫解決的問題與具體應用

向量資料庫的出現，彌補了傳統資料庫的不足。它能夠基於向量間的相似度或距離來處理查詢，並高效處理非結構化資料和高維度資料，從而應對圖片、音訊等多媒體資料的搜尋與分析。

向量資料庫的典型應用包括：

• 推薦系統：如 Amazon 和 YouTube 的商品或影片推薦。
• 語義搜尋：如基於內容而非關鍵字的圖片或文本搜尋。
• 智慧問答系統：如 ChatGPT 等 LLM 模型的記憶與檢索能力。
• 異常檢測：識別與正常模式偏離的資料點。
• 臉部辨識與物體檢測：透過比較影像特徵向量來進行識別。

這些應用案例證明了向量資料庫在現代 AI 系統中的廣泛價值。

如何建構向量資料庫？從原始資料到高效搜尋

建構向量資料庫的起點是原始資料，如文本或音訊。首先，需利用 Word2vec 等工具將這些原始資料轉換為向量。這些向量以數字序列而非單字呈現，更容易被機器理解。接著，將這些向量儲存到資料庫中，便能建立一個便於執行相似性搜尋的向量資料庫。

相較於傳統資料庫需先取出原始資料再轉換成向量的繁瑣過程，向量資料庫因預先儲存了向量資料，能夠輕鬆快速地檢索相似資料，大大簡化了工作流程。

推薦的向量資料庫服務：四大主流選擇

市面上有許多向量資料庫服務可供選擇，以下將介紹四個主要的代表性服務。值得注意的是，有些文章將 Elasticsearch、gensim、Faiss、Annoy 列為向量資料庫，這是錯誤的。向量資料庫是將高維度資料作為向量處理的「資料庫」，而 Faiss、Annoy、gensim 僅是函式庫，並非資料庫本身。Elasticsearch 雖然起源於搜尋引擎，但在某些情況下也會被歸類為向量資料庫，這一點需要特別留意。

Pinecone：大規模 AI 應用的高速選擇

Pinecone 是一個能夠處理數十億資料並實現高速查詢的向量資料庫。其簡單的 API 使其易於使用，主要概念包括索引、維度、相似度指標和元資料篩選。Pinecone 還提供「混合式搜尋」（Hybrid Search）功能，結合了基本的關鍵字搜尋和語義搜尋，讓查詢結果更精準。您可以透過 Pinecone 的官方網站註冊並取得 API 金鑰，快速開始體驗其強大功能，包括索引建立、資料插入和查詢處理。

Weaviate：開源且具備強大擴展性

Weaviate 是由 Weaviate 公司提供的開源向量資料庫。它採用模組化設計，允許將機器學習模型作為模組嵌入，進而在資料庫內部實現物件的向量化。其豐富的模組選項使其具有極高的擴展性，能支援向量化與備份等功能。

Chroma：AI 應用開發的理想之選

Chroma 是一個專為 AI 應用開發設計的開源向量資料庫。它能夠儲存自然語言的向量表示，並提供高精度、高速的向量搜尋功能。Chroma 支援 Python 和 JavaScript 進行 AI 應用程式建構，並提供簡易的 API 整合。由於是開源專案，任何人都可以免費使用。

Oracle AI Vector Search：企業級資料庫的向量化延伸

Oracle 公司提供的 Oracle Database 以其堅固性和豐富功能而聞名。現在，它也提供了向量資料庫的搜尋功能「Oracle AI Vector Search」。這項功能讓使用者能夠基於查詢值的語義，同時搜尋結構化和非結構化資料。對於大規模語言模型（LLM），結合檢索增強生成（RAG）技術，能提供更精準的回覆結果。

導入向量資料庫的注意事項

在導入向量資料庫時，有三個關鍵點需要特別留意，它們將直接影響系統的效能和實用性。

資料預處理不可或缺

為了有效利用向量資料庫，前期的資料處理至關重要。在向量化之前，必須對資料進行清洗和正規化，以提高搜尋的精確度。例如，文本資料需要移除不必要的詞彙或統一詞形，以生成更具語義價值的向量表示。此外，向量的維度數也需仔細考量：維度過高會增加計算成本，過低則可能無法保留足夠的資訊。因此，利用維度削減技術來找到最佳平衡點是關鍵。

系統設計考量可擴展性與處理能力

將向量資料庫整合到系統中時，必須考量其應對資料量增長的能力。特別是在處理大規模資料集時，妥善的資料分散管理和查詢負載均衡至關重要。對於需要即時搜尋的環境，還應注意索引的更新頻率並最小化搜尋延遲。結合批次處理和即時處理，能有效優化整體系統效率。

效能最佳化是關鍵

根據資料量和查詢頻率進行效能調優是不可或缺的。例如，快取頻繁使用的搜尋結果可以縮短響應時間。此外，適當調整索引參數（如聚類數量、樹的深度）能優化搜尋精確度與處理速度之間的平衡。為了加速大規模資料的搜尋和更新，也可以考慮利用 GPU，但這會增加成本並可能使系統管理變得更複雜，因此事前需充分評估。

開啟 AI 協作的新日常

向量資料庫作為 AI 時代重要的資料管理工具，其地位和影響力正不斷提升，並預期將隨著技術進步而持續增強。深入理解並善用向量資料庫，將能幫助我們更好地駕馭 AI 浪潮，開啟資料處理和 AI 應用創新實踐的新篇章。

常見問題

Q1: 什麼是向量資料庫？

A1: 向量資料庫是一種專門儲存和管理「向量」（一種將資料轉換為多維數值形式）的資料庫系統，主要用於高效地執行相似性搜尋和處理非結構化資料。

Q2: 向量資料庫與傳統資料庫有何不同？

A2: 傳統資料庫（如關聯式資料庫、圖形資料庫）主要處理結構化資料和預定義的關係，而向量資料庫則專為處理高維度、非結構化資料（如圖片、文本、語音）的相似性搜尋而設計，提供更快速、精準的語義匹配能力。

Q3: 為什麼向量資料庫對大規模語言模型（LLM）很重要？

A3: 對於 LLM 而言，向量資料庫能高效儲存和檢索大量的語言資料。當用戶提問時，LLM 會將問題向量化並在資料庫中快速找到最相關的資訊，進而生成更準確、更有價值的回答。

Q4: 有哪些知名的向量資料庫服務？

A4: 目前市場上知名的向量資料庫服務包括 Pinecone、Weaviate、Chroma，以及傳統資料庫巨頭 Oracle 推出的 Oracle AI Vector Search 等。它們各有特色，適用於不同規模和需求的 AI 應用開發。

Q5: 導入向量資料庫時需要注意什麼？

A5: 導入時需考量資料預處理（清洗、正規化、維度選擇）、系統設計（可擴展性、負載均衡、即時處理能力）和效能最佳化（快取、索引參數調整、GPU 利用）等三個主要面向，以確保系統高效穩定運行。