
如果您正在尝试构建聊天机器人或搜索引擎,那么您很可能听说过一些关于矢量数据库的话题。
矢量数据库在数据、资源和查询之间的相互作用中发挥着至关重要的作用,但解决这些问题可能令人望而生畏。我也曾经历过这种情况:浏览嵌入和模糊搜索等深奥的术语,不知道自己是过度工程化了,还是遗漏了一些基本的东西。
谁决定推荐哪些 YouTube 视频?搜索引擎如何克服错别字?Instagram 为什么总能让我看到完美的绒毛狗?
让我们来解读向量、相似性和语义搜索的世界,以及如何构建更加个性化的应用。
什么是矢量数据库?
矢量数据库将数据存储为数字表示(称为矢量)的集合,以捕捉数据的含义。这样就可以根据相似性进行搜索,而不仅仅是特定的关键字。
它们是现代聊天、搜索和推荐系统背后的关键技术。
矢量数据库如何工作?
矢量数据库将文本、图像和电子表格存储为一系列矢量,也称为嵌入。每个矢量都是一串数字,从表面上看并不起眼,但在内部却能捕捉到数据的抽象含义。
这些数据,无论是电子邮件、会议记录还是产品描述,都不会被一串数字所取代,而是被编入索引。

这些微小而密集的嵌入使得信息检索既高效又有意义。它们让我们能够根据相似性而不仅仅是关键词来比较项目。让我们来探讨一下不同的组件。
关键概念
什么是嵌入模型?
嵌入模型是经过训练的机器学习模型,用于将数据转换为嵌入式数据。
这些模型经过训练,可以将数据压缩成一个向量(我们的嵌入),然后重新生成。压缩后的向量尽可能多地存储了数据中的语义信息。
这意味着它们不仅存储文字,还存储文字背后的思想。例如,嵌入可以捕捉到以下内容:
- "小狗 "和"狗 "密切相关
- "如何重置我的密码?"与"无法登录我的账户 "意思相似
- "经济型笔记本电脑 "和"经济型电脑 "指的是同一件事
这类模式有助于人工智能代理 和搜索引擎根据输入内容的含义进行比较,而不仅仅是匹配关键词。
什么是语义搜索?
那么,如何比较嵌入式的相似性呢?
如前所述,嵌入向量是一系列数字。这些数字代表了高维空间中的一个点。我们可以用二维或三维将事物可视化,但 384 怎么样?我们有数以百计的值,而不是 X、Y 和 Z,所有这些值汇聚在一起,指定了一个唯一的点。

通过这些矢量,我们可以衡量两篇内容的 "接近程度"--不是在字数上,而是在意义上。
语义搜索将查询转化为向量,并在数据库中搜索最接近的向量。原则上,这些结果向量应与用户的查询最为相似。

矢量数据库用例
既然我们已经了解了矢量是如何创建和匹配的,那么让我们来看看使用矢量为应用程序提供动力的不同方法。
RAG(检索-增强生成)
这种LLM 生成策略似乎成了城中的热门话题,这是有道理的:RAG 可靠、准确,并能提供具体的回应,而这一切都离不开矢量数据库。
使用RAG 时,用户的查询会被嵌入,并与数据库中的其他类似项目进行比较。然后,模型会在生成响应时参考这些项目。
RAG 避免依赖模型的内部知识或对话历史,因为这两者都可能是错误的或无关紧要的。
假设你要求总结拿破仑的童年。模型的回答似是而非,但准确吗?有了 RAG,与您的查询相关的文档将用于指导模型的响应。这样,您就可以检查主要资源,保持模型输出的可验证性。
如果您想了解实际操作情况,这里有一份使用 RAG 构建聊天机器人的指南。
产品和内容建议
矢量数据库不仅用于响应用户查询。它们还可用于优化用户体验。
跟踪用户的导航历史并对类似项目进行聚类,可帮助企业确定向用户推荐的最佳产品或内容。
这就是我们所说的算法的一个很好的例子:战略性内容推荐和有针对性的广告。
试想一下视频共享平台:每个视频都有自己的嵌入式内容存储在数据库中。当你观看一个视频时,系统会向你推荐其他具有附近嵌入的视频--这意味着内容相似,即使标题或标签完全不同。
随着时间的推移,你的观看历史会成为一种个性化的嵌入式 "云",帮助系统了解你的偏好,并推荐你下一步想看的内容。
矢量数据库相对于传统数据库的优势
既然我们已经了解了矢量数据库的原理和特点,下面我们就来谈谈为什么:矢量数据库在聊天机器人和搜索引擎中能为您带来哪些优势?
1.为聊天机器人提供更多语境
LLMs 在长时间对话中容易出现遗忘和幻觉。用户和开发人员无法清楚地知道哪些信息会被保留下来。
使用 RAG 等策略时,模型会根据您的查询搜索数据库,找到准确回复所需的任何信息。
矢量数据库不是无数次地提醒和纠正模型,而是存储相关信息并明确引用。

2.使搜索结果不出现错别字
即使我们知道确切的关键词,搜索也是一团糟。
golfen retriever ≠ golden retriever,但你的搜索引擎应该更清楚。
如果我们按字面意思匹配查询,那么一个错字或拼写错误的单词就会取消相关选项的资格。
当我们抽象出搜索查询的含义时,具体的拼写或措辞就不那么重要了。
3.允许用户进行模糊搜索
搜索与其说是搜索关键词,不如说是搜索✨氛围✨。
将文本抽象为嵌入向量,可以将其存储在不可言传的振动空间中。因此,从表面上看
"这附近哪里能买到超赞的纯白咖啡?"
不像
"附近最适合补充咖啡因的地方"、
但您的搜索引擎会将它们一一匹配。这是因为这两个短语的嵌入式非常接近,尽管它们的措辞不同。
4.矢量数据库可对不同模式进行比较
数据有各种形状、大小和类型。我们经常需要对不同类型的数据进行比较。例如,使用文本搜索和过滤产品图片。
多模态模型经过训练,可以比较不同类型的数据,如文本、图像、音频和视频。
这让您更容易谈论您的内容。通过描述产品图片来查找产品,或使用通俗易懂的语言询问图表信息。
如何构建具有智能搜索功能的人工智能代理
如果你是语义搜索的新手,你可能会被各种问题淹没:
如何准备数据?
我应该包括哪些数据?
我应该使用哪种嵌入模式......我怎么知道它是否有效?
幸运的是,您不必事先想好一切。以下是几个简单步骤的入门方法:
1.定义用例
从简单有用的东西开始。这里有几个例子可以让你开始行动:
- A 零售聊天机器人能根据顾客的需求和喜好帮助他们找到合适的产品。问它:"150 美元以下适合徒步旅行的冬季夹克有哪些?
- A 票务机器人 实时分流员工的 IT 请求。询问"是否还有与 VPN 访问相关的高优先级票单尚未分配?
- A 业务流程自动化 从始至终管理订单执行的代理。问它:"史密斯的订单发货了吗?我们发送确认电子邮件了吗?
所有这些都能快速构建,易于测试,并立即产生价值。
2.选择平台
如果矢量数据库让人感到困惑或抽象,有很多聊天机器人平台会在幕后为您处理嵌入和聚类问题。
3.收集数据
从您已有的文本文件、PDF 文件和电子表格开始。一个好的平台会为你处理格式化问题。只需上传您的内容,它就会在幕后处理嵌入和索引。
一些具体细节取决于您使用的平台。以下是一些充分利用数据的技巧。
4.添加说明
用简短、通俗的语言描述机器人的用途。
这有助于设定基调和期望:机器人应如何与用户交谈、它能提出哪些问题以及它能参考哪些数据。
例如:
"你是人力资源团队的支持助理。帮助员工查找政策并回答有关 PTO 和福利的问题。使用员工手册和人力资源文件中的信息。态度要明确、礼貌。如果你不知道什么,请用户联系人力资源部门"。
5.测试和调整
用真实查询测试您的设置。询问客户会问的问题。结果是否相关?准确吗?

根据需要调整机器人:
- 结果不完整?提高分块数以获得更完整的回复。
- 反应慢?选择速度更快的机型。
- 回答不正确?尝试更准确的模型,或添加相关数据。
平台具有很强的定制性,因此解决问题通常只需进行配置,如使用可用模型或更改描述。
构建更智能的搜索功能
随着人工智能技术的不断进步,可搜索数据已不仅仅是 "可有可无",而逐渐成为人们的默认期望。
您不必掌握 ANN 或嵌入式技术,也能构建更智能的搜索引擎。我们的平台为您提供即插即用的工具,用于语义搜索和检索增强生成。无需数据准备。
今天就开始建设。它是免费的。