什么是向量数据库？你需要了解的一切 [2025]

向量数据库将数据存储为高维嵌入，代表数据点之间的语义关系。与依赖严格的基于模式查询的关系型数据库不同，向量数据库依赖于Word2Vec、BERT 或 CLIP 等模型派生的嵌入来执行基于相似度的搜索。

它们不查找精确的关键词匹配，而是测量多维空间中的向量距离，以检索语义相关的信息。匹配度越高，结果越好。

向量数据库以其对速度、规模和灵活性的关注而著称。它们能在毫秒级检索结果。

那么，这些向量数据库是如何工作的呢？它们通过AI洞察提高准确性并发现隐藏模式，但这需要强大的基础设施支持。而且由于它们需要精细调整才能保持快速和响应，因此正确设置的重要性不容小觑。

传统数据库追求结构和精确。向量数据库则在“混沌”中蓬勃发展。一个追踪精确匹配，另一个则寻找含义。简而言之，没有它们，就不会有AI驱动的搜索和个性化。

想要一个例子吗？想想流媒体平台是如何总是预测你接下来可能沉迷的剧集。或者那些电商网站是如何在天气一变就知道你想要什么等等？这只是向量数据库如何影响你生活的一个微小示例。

著名的名字浮现在脑海中：Meilisearch、Pinecone、Qdrant、Milvus 和 Chroma 处于领先地位。它们都将性能推向极限，同时让AI搜索更快、你的生活更轻松。

那么，既然你已经知道向量数据库是什么以及它们的作用，让我们更深入地了解它们的工作原理、优缺点以及它们如何影响你的日常生活。

准备好了吗？我们开始吧。

什么是向量数据库？

描述传统数据库的最佳方式是将其比作一个文件系统。它们基本上以行和列的形式存储数据。虽然这种结构对于数字和类别来说有意义，但在处理含义时会失去效用。

向量数据库以不同的方式工作和存储数据。它们依赖于从基于 Transformer 的模型、神经网络或主成分分析（PCA）优化降维中生成的嵌入。这些嵌入编码了数据点的语义和句法含义。

当提交查询时，输入被转换为查询向量，然后使用近似最近邻（ANN）搜索方法（如分层可导航小世界（HNSW）图或倒排文件（IVF）索引）与存储的嵌入进行比较，以找到最接近的匹配。

每一个词、图像或声音都带有重量。而向量数据库能理解其含义。它将其分解为向量数据（数字），并描绘出关系，而不仅仅是堆积事实。为什么？这样相似的想法就能聚集在一起，不相关的想法则会分开。

输入“舒适跑鞋”，你不会只得到一堆包含这些精确词语的列表。你会看到专为全天穿着设计的运动鞋，提供正确的足弓支撑和完美的弹性——即使产品名称中没有“舒适”这个词。这就是向量搜索在发挥作用。是的，这不仅仅是理论教程。它知道你在寻找什么，而不仅仅是你输入了什么。

电商网站、生成式AI助手和搜索引擎都运行在这项技术之上。它们能深入思考结果，并为你提供有意义的答案。

既然我们已经明确了向量搜索为何以其搜索能力改变了游戏规则，那么让我们分解一下它是如何工作的。从向量表示到相似度搜索，每个部分都发挥着作用。

向量数据库如何工作？

原始数据是混乱的。向量数据库对其进行清理并使其有意义。在处理查询之前，原始数据会经历几个预处理步骤，包括分词（文本）、傅里叶变换（音频）和特征提取（图像）。

然后，数据使用预训练或微调模型映射到高维向量空间，生成查询向量。许多向量数据库采用PCA、t-SNE 或自动编码器等降维技术，以在保持向量保真度的同时降低计算复杂度。

当你搜索某物时，数据库会生成一个代表你输入的查询向量。然后，这个向量与存储的嵌入进行比较，以找到最相关的结果。

向量表示

向量数据库中的一切都始于数字。文本、照片和音频被转换为高维点。每个向量都包含上下文，并理解词语、对象和思想之间的关系。了解更多关于向量嵌入如何工作的信息。

假设你搜索“apple”。你是要买水果？升级你的iPhone？还是想买一个闻起来像刚摘的史密斯奶奶苹果的蜡烛？向量数据库会立即弄清楚。它会查看上下文并关联想法，以准确地找到你需要的东西，而不是随机结果。

索引机制

数十亿个向量，但只有一个答案重要。向量数据库不是逐一扫描数百万条记录，而是使用 HNSW 和 IVF 等技术快速定位与查询向量紧密匹配的向量。

听起来很花哨的名字，其实概念很简单。分层可导航小世界（HNSW）图使用分层图和贪婪搜索启发式算法来高效遍历向量空间，而倒排文件索引（IVF）则将相似向量聚类到分区区域中。

相似度度量

向量数据库通过比较数据来工作。两个向量越接近，它们看起来就越相似。

向量数据库根据多种距离度量计算相似度，包括：

• 余弦相似度（CS）：衡量两个向量之间的角度相似度，广泛用于文本嵌入。
• 欧几里得距离（ED）：计算高维空间中两点之间的直线距离，常用于图像识别。
• 点积相似度（DPS）：在深度学习模型中更受欢迎，特别适用于对基于 Transformer 的嵌入中的相关性分数进行排序。

这就是AI推荐歌曲、电影、电视节目和产品的方式。它根据含义而非字母匹配来对结果进行排序。这就是为什么向量数据库为当今最智能的搜索引擎提供动力。

接下来，让我们探讨一下让向量数据库如此强大的特性。

向量数据库的主要特性是什么？

传统数据库囤积数据。它们存储文字、数字和文件，但它们不理解这些数据。而向量数据库则真正理解其内部内容。

让我们来看看它们之所以成为它们的一些特性：

高效相似度搜索

基本的搜索引擎是盲目的。它们匹配的是词语，而不是含义。你搜索“游戏笔记本电脑”，然后突然间，所有名字中带有“游戏”的笔记本电脑都弹出来了。是的，甚至那些连Minecraft都跑不动的弱鸡电脑。

然而，向量搜索理解什么使笔记本电脑适合游戏。它会查看 GPU、刷新率、散热系统等规格，以及其他游戏玩家的偏好。这就是为什么AI驱动的搜索和推荐能够提供有意义的结果，而不是随机地向你推荐笔记本电脑。

高维数据处理

有些数据很简单。有些数据则很庞大。向量数据库在这两种情况下都不会退缩。

流媒体服务不仅仅是追踪电影标题。它还会考虑类型、节奏、摄影风格，甚至情绪。这就是为什么它能推荐你甚至不知道自己想看的东西。而传统数据库只会列出描述中包含几个关键词的电影。

可扩展性

数据持续增长，搜索负载也越来越重。当这种情况发生时，传统数据库开始滞后。而向量数据库则只会变得更好。

向量数据库通过分片、分布式搜索分区和 GPU 加速来实现可扩展性。像 FAISS（Facebook AI 相似度搜索）这样的框架利用基于 GPU 的并行处理来高效处理高吞吐量查询。

与依赖B树或哈希索引的传统数据库不同，向量数据库使用量化（PQ、OPQ）和ANN剪枝来减少计算负载，同时保持召回率。

集成能力

向量数据库几乎能为AI模型超强赋能。

它能无缝集成到搜索引擎、欺诈检测模型和聊天机器人中。它帮助AI更快地思考，更好地预测，并提供有意义的结果。

对于基于文本的应用，它与 BERT、GPT 或 Sentence-BERT 等 Transformer 模型集成，而基于视觉的检索系统则利用 CLIP 或 DINO 嵌入。

现在，让我们谈谈企业如何利用向量数据库保持领先。

使用向量数据库的优势是什么？

速度。准确性。相关性。向量数据库毫不费力地实现了这三点。

AI搜索、个性化推荐、大规模数据管理——如果没有向量搜索的参与，这些都无法顺畅运行。

现在，让我们谈谈为什么企业都在押注向量数据库。

1. 上下文感知的语义搜索

曾经想查一部电影却不记得片名？你输入“那个时间在星球上流逝更慢的太空电影”，不知怎的，系统就知道你指的是《星际穿越》。这不是运气。这是向量数据库在发挥作用。

基本的关键词搜索需要精确匹配——所以如果你不记得片名，那就祝你好运了。另一方面，向量搜索知道“太空”、“时间膨胀”和“父女太空故事”都与《星际穿越》（当然，还有其他几部电影）相关。这不是很奇妙吗？

让我们来看另一个例子。 Hugging Face 集成了 Meilisearch，以便在超过 30 万个AI模型、数据集和演示中进行搜索，确保领域特定的查询能产生高度相关的结果。如果没有向量搜索，基于关键词的方法将无法理解相似AI模型或数据集之间的关系。

2. 高性能、低延迟查询

如果搜索结果加载超过一秒，用户就会流失。没有人有耐心等待缓慢的结果，而使用向量数据库，他们不必等待。

零售搜索必须平衡速度和准确性，尤其是在实时客户互动中。路易威登在实体店部署 Meilisearch，以实现即时和上下文感知的商品搜索。

想象一下，一个医学研究实验室正在运行一个遗传突变数据库。一位科学家输入查询，寻找导致突破性治疗的相似突变。标准数据库会处理数百万条记录，浪费他们甚至没有的时间。而向量数据库则会立即发现模式，并在咖啡变冷之前找出最接近的匹配。

3. 精准AI推荐

你正在Netflix上观看一部真实犯罪纪录片。紧接着，平台向你推荐了一部法律剧和一部心理惊悚片——但不是随便一部惊悚片。而是一部具有相同悬念、节奏和黑暗基调的。

那不是运气。那是向量数据库在幕后工作，追踪观看习惯，发现微妙模式，并推荐符合你口味的内容。

搜索驱动的个性化对于用户参与度至关重要。Bookshop.org 在集成 Meilisearch 后，其购买转化率提高了 43%，因为它能够根据主题、类型和用户偏好匹配书籍，而不仅仅依赖标题和作者关键词。

4. 具备向量洞察的自学习AI

机器学习模型的智能程度取决于它所获得的数据。输入垃圾，输出的也是垃圾。向量数据库确保AI获得优质数据。

以自动驾驶汽车为例。它们依赖海量的视觉和传感器数据。一个基本数据库会将每张图像或传感器读数视为单独的条目。而向量数据库则能看到全局，分析数百万个微小细节——路标、行人动态、天气状况——并瞬间做出决策。

这就是为什么自动驾驶系统、欺诈检测和AI聊天机器人依赖向量搜索。

5. 可扩展的高维搜索

更多数据？没问题。更多用户？放马过来。更多查询？这正是为此而生。

假设你运营一个全球招聘平台。招聘人员正在按行业、经验水平和地点搜索具有特定技能的候选人。随着搜索变得越来越复杂，传统数据库会变慢。但向量数据库不会。事实上，它通过根据实际资历对候选人进行排名，在几秒钟内处理数百万份简历的查询。哎呀，再也没有 LinkedIn 关键词技巧了。

使用向量数据库的缺点是什么？

向量数据库快速、强大，并且对AI和搜索而言是颠覆性的。但别自欺欺人——它们并非完美无缺。它们需要强大的计算能力、细致的设置以及一个坚实的方案才能全速运行。

把它们想象成一辆高性能跑车。无与伦比的加速和精准操控，但并非适用于所有路况。让我们来分析一下其权衡之处。

1. 对计算能力要求高

向量搜索会消耗大量处理能力。每次你点击搜索，它都会在数千个维度上进行复杂的计算。没有合适的硬件，它就会滞后、停顿，难以跟上。

Bildhistoria 维护着庞大的历史照片档案。需要对数百万张图像嵌入进行高速检索。如果没有 GPU 加速或优化索引，相似度搜索会因过多的计算需求而受阻。强大的系统是跟上实时查询的唯一方式。

2. 设置并非即插即用

SQL 数据库？设置好就不用管了。向量数据库？没那么简单。

调整索引方法和相似度模型需要专业的知识。如果设置错误，性能会迅速下降。

一个处理数百万份医学扫描的研究实验室需要精确度。如果系统配置不当，科学家们就会浪费时间等待，而不是取得突破。

3. 存储空间增长迅速

向量数据库对存储空间的需求是巨大的。一个文件可以有数千个维度，这些维度会迅速累积。

一个追踪每个场景、声音和字幕的视频平台？数据管理超负荷。如果没有智能压缩，存储会很快失控。

4. 并非总是最佳工具

向量搜索在AI驱动的推荐和深度搜索方面表现出色。然而，结构化数据点并非其强项。

如果你需要追踪销售、发票或库存，请坚持使用关系型数据库。向量搜索是为了理解含义而构建的，而非简单的查找。

向量数据库在AI和搜索需要精确度的领域大放异彩。但它们与传统数据库相比如何？让我们来分析一下。

向量数据库与传统关系型数据库有何不同？

关系型数据库喜欢结构。所有数据都整齐地排列在行和列中。这对于银行或库存管理来说很棒。但AI呢？搜索引擎呢？推荐系统呢？它们需要更大的灵活性。这就是向量数据库发挥作用的地方。

模式 vs. 灵活性

关系型数据库在存储任何数据之前都需要一个严格的蓝图。每个条目都必须符合预设的模式。这非常适合追踪发票、工资或客户订单。

向量数据库不需要固定的结构。它能毫不费力地处理文本、图像和音频。AI驱动的搜索在这种自由中蓬勃发展。

精确查询 vs. 语义理解

关系型数据库只检索你要求的内容。不多不少。这在查找特定采购订单或ID号时非常有用。

向量数据库能理解你的意思。搜索与《蝙蝠侠：黑暗骑士》感觉相似的电影，你将得到主题、节奏和摄影风格相似的影片。

SQL 约束 vs. 自适应算法

尽管SQL数据库优化ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）合规性，但向量数据库优先考虑最终一致性和高吞吐量查询。它们通常以牺牲严格的事务保证来换取性能提升。

向量数据库使用 余弦相似度和欧几里得距离来衡量关系。它们的图像识别能力帮助它们识别模式。这就是 Spotify 在你意识到自己想听什么之前就能推荐歌曲的原因。

数据记录 vs. 预测性洞察

关系型数据库追踪购买、预订和支付；它非常适合结构化的实时更新。

向量数据库能预测接下来会发生什么。它不会记录某人购买了什么，而是建议他们接下来可能想要什么。

结构 vs. 发现

一个负责组织事务，另一个则发现隐藏的联系。需要精确的结构化数据点？关系型数据库胜出。需要超越显而易见的AI驱动洞察？向量数据库是首选。

让我们看看向量搜索发挥关键作用的实际用例。

向量数据库的常见用例有哪些？

AI、搜索引擎和推荐系统依赖向量数据库来连接传统数据库无法看到的点。无论是预测你接下来会沉迷的剧集，还是在欺诈发生前将其阻止，向量数据库都在驱动着地球上最智能的技术。

推荐引擎

Netflix 和 Spotify 等流媒体服务通过将每个内容项映射到高维向量空间来处理海量内容。在这个空间中，类型、节奏和叙事风格是基于数学上的接近度而非预定义类别来对齐的。还有更多……

推荐引擎不再使用僵化的流派标签（这些标签通常无法捕捉细微差别），而是利用余弦相似度和潜在因子模型来呈现高度相关的推荐，而无需精确的关键词匹配。

图像和视频检索

基于文本的搜索在处理图像时常常失效，因为它依赖于手动分配的元数据，而这些元数据并不总能准确反映视觉细节。向量数据库允许AI系统通过将图像转换为嵌入（以数字方式封装视觉特征）来处理图像中的颜色纹理和空间关系。

Google 相册（以及你 iPhone 上的“照片”应用）可以找到你拍过的每一次海滩旅行照片——而无需你做任何标记。Pinterest 可以匹配你服装上蓝色精确的色调。向量搜索就像人类一样，直接解读模式、纹理和形状。

自然语言处理（NLP）

聊天机器人以前和你的第一次发短信的奶奶一样无知。现在呢？你银行的客服聊天机器人听起来几乎像真人。通过向量索引，ChatGPT、Google Bard 和 Meta 的 Llama 等AI系统在高维空间中分析用户查询，识别意图而非仅仅识别特定词语。

向量索引赋能AI理解我们话语背后的意图。这就是为什么聊天机器人能提供上下文响应，AI助手能记住我们的提问，以及语言模型能像有性格一样写作。

语义搜索

Google 现在能理解含义了。抱歉，我好像在说废话。

如果你输入“洛杉矶廉价航班”，你会得到最划算的交易，而不是一堆只塞满了“廉价”和“航班”的页面。问Alexa今天体育界发生了什么，它会提供头条新闻，而不是标题中带有“体育”的随机页面。这就是向量搜索在字里行间读取信息。

BM25+ 和基于 Transformer 的嵌入等排名模型通过构建搜索结果以优先考虑用户需求而非简单的关键词密度来优化这些结果。

相似度搜索

你是否曾希望能够描述一种“感觉”而不是一个“具体的事物”？向量数据库通过向量相似度使其成为可能。向量搜索将产品描述、客户评论和视觉特征映射到高维空间中，其中相似度是通过数学方式而不是直接的关键词重叠来确定的。

亚马逊的“查找相似商品”功能使用向量嵌入来分析商品描述、用户评论和视觉属性，从而推荐替代品。

如果顾客搜索“极简主义木质咖啡桌”，传统的关键词搜索可能会返回任何标题中带有“木质”的桌子。而向量搜索则会映射产品的尺寸、材质、风格和顾客评价，即使卖家描述不同，也能找到几乎相同的设计。

检索增强生成（RAG）

AI以前依赖预设知识。现在，它边学边用。

像 GPT-3.5 和 GPT-4 这样的传统 AI 模型依赖于预训练知识，这意味着它们的响应仅与上次训练周期一样新。

然而，基于向量的检索系统允许AI访问实时、领域特定的信息。这自然提高了准确性和相关性。

异常检测

发现欺诈曾是一个缓慢的过程。现在不再是了。

例如，Visa 的AI驱动欺诈检测通过考虑地点、交易历史、设备指纹和消费模式等因素来检查交易向量。

假设一张卡突然在一个没有旅行历史的国家处理了一笔异常高额的购买。在这种情况下，Visa 的AI会检测到异常，并可能立即标记或阻止该交易。

流行向量数据库有哪些示例？

向量数据库让AI更智能，搜索引擎更快。有些是为了速度而构建，有些是为了处理大规模数据集。选择合适的数据库取决于你的需求。让我们看看这些顶级玩家以及它们的出色之处。

1. Meilisearch

Meilisearch 提供即时搜索结果，同时能像专业人士一样处理错别字。它将向量搜索与全文搜索相结合，我们都知道这使其成为电商、SaaS 和内容平台的完美选择。

它的混合方法让用户即使没有输入确切的词语也能找到所需。灵活的 API 使集成变得容易，实时索引则保持数据新鲜。毕竟，没有人有时间纠正自己的错误，尤其是在谷歌搜索上。Meilisearch 很棒，因为它：

1. 融合全文搜索和向量搜索，提高准确性
2. 即时更新数据，无延迟
3. 适用于大型应用，可平稳扩展

2. Pinecone

Pinecone 消除了基础设施管理的麻烦。它完全托管，因此团队可以专注于 AI 模型而不是数据库维护。

它提供实时过滤功能，并随着新类型数据的涌入保持搜索结果的敏锐。它能自主扩展，因此无论数据集大小如何，性能都能保持快速。

主要特性

1. 无需设置或维护
2. 实时过滤，保持搜索结果相关性
3. 处理数十亿向量而不减速

3. Qdrant

Qdrant 是一个高速、开源的向量数据库。它专为AI驱动的搜索设计，并允许精细调整排名以提高相关性。

它完美地补充了机器学习管道，使AI模型随着时间的推移变得更加有效。分布式处理使其能够在需要时跨多台机器进行扩展。

主要特性

1. 开源，灵活适用于AI应用
2. 自定义排名，改善搜索结果
3. 支持多节点部署，实现高效率

4. Milvus

Milvus 专为深度学习和大规模数据集而设计。它是生物技术、金融和网络安全等行业的首选。

它支持 GPU 加速，这意味着更快的搜索和分析。凭借企业级可扩展性，它能够毫不费力地处理庞大的AI工作负载。

主要特性

1. 针对深度学习和AI进行优化
2. 利用 GPU 算力实现高速性能
3. 受到生物技术、金融和安全领域的企业信赖

5. Chroma

Chroma 帮助 LLM（大型语言模型）实时检索数据。AI 助手和聊天机器人使用它来保持知识更新。

它是检索增强生成（RAG）的首选，帮助AI获取最新、相关的数据，而不是依赖过时的训练模型。

主要特性

1. 完美适用于AI驱动的搜索和聊天机器人训练
2. 快速且内存高效，适用于大规模应用
3. 与 OpenAI、Hugging Face 及其他AI框架兼容

每个数据库都根据不同的指标拥有各自的优势。如果你需要快速、容错的搜索，Meilisearch 是一个不错的选择。如果可扩展性和自动化很重要，Pinecone 是一个强有力的选项。

寻找开源灵活性？Qdrant 提供。需要深度学习支持？Milvus 为此而生。如果你的重点是 LLM 和 AI 助手，Chroma 则脱颖而出。

无论你选择哪种，向量搜索都在塑造生成式AI和搜索技术的未来。

向量数据库支撑着你所知的互联网

向量数据库并非遥不可及的梦想。是的，它们现在就存在，并正在改变我们使用数据的方式。它们驱动AI搜索每秒处理海量数据。是的，Netflix 的推荐也离不开它们。如果速度、准确性和规模很重要，向量搜索就值得你关注。

大型公司和初创企业都信任向量数据库来优化其生成式AI模型。电商网站用它们来预测客户需求。流媒体服务似乎能读懂你的心思，推荐完美的电影。欺诈检测系统能在犯罪分子出手前将其抓获。

不再是基本的关键词匹配。不再是僵化、死板的查询。向量数据库能理解你的意图，而不仅仅是你的词语。向量数据库驱动智能搜索，为AI推荐、实时检索和大规模欺诈检测提供动力。

常见问题 (FAQs)

向量数据库如何存储和索引数据？

它们将文本、图像和声音转换为数值向量。这些向量存在于高维向量空间中，相似的项彼此靠近。它们使用高效的索引方法，将搜索时间缩短至毫秒级以提高速度。

向量数据库中使用的不同索引技术有哪些？

常见的选择包括分层可导航小世界（HNSW）和倒排文件索引（IVF）。HNSW 构建用于搜索的快速图，而 IVF 则将相似向量分组以便快速查找。一些数据库使用乘积量化来减小向量大小并节省存储空间。向量数据库还使用局部敏感哈希（LSH）来高效地分组相似向量。

向量数据库如何处理大规模数据？

它们通过增加更多服务器而不是过载单个服务器来实现横向扩展。分布式架构分散了工作负载，即使处理数十亿条记录也能保持高性能。云原生选项优化了成本和效率。

向量数据库中的相似度搜索如何工作？

相似度搜索依赖于近似最近邻（ANN）技术，以快速从搜索生态系统中找到并排序相关结果。它测量向量之间的距离。两个向量越接近，它们看起来就越相似。余弦相似度、欧几里得距离和点积等技术推动了这一过程。这种方法为推荐、AI搜索和欺诈检测提供了支持。

向量数据库如何与机器学习模型集成？

它们能无缝融入AI管道。机器学习模型生成嵌入；向量数据库存储它们，相似度搜索检索最匹配的结果。这个过程使得聊天机器人、推荐引擎和AI助手随着时间的推移变得更智能。

向量数据库与键值存储和图数据库有何不同？

键值存储能快速获取精确匹配。图数据库追踪节点之间的关系。向量数据库在非结构化数据中寻找相似性。每种都有其用途，但在AI应用中，向量搜索处于领先地位。

哪些行业从向量数据库中获益最多？

科技、金融、电商、网络安全和医疗保健都从中获益。任何使用AI搜索或推荐的行业都需要向量数据库。欺诈检测、内容审核和实时个性化都因此受益。

选择向量数据库时有哪些性能考量？

考虑延迟、可扩展性和准确性。有些数据库擅长处理大型数据集，而另一些则专注于低延迟搜索。最佳选择取决于你的用例、预算和AI需求。