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- 矢量数据库以数字嵌入的形式存储数据，可捕捉数据的含义，从而实现基于语义相似性而非关键字的搜索和推荐。
- 嵌入模型可将文本、图像或其他数据转化为高维向量，使系统能够理解同义词、上下文和想法之间的关系等概念。
- 矢量数据库可支持检索增强生成（RAG）、个性化推荐以及跨文本、图像等多模态搜索等用例。
- 构建具有语义搜索功能的人工智能代理需要定义用例、选择平台、准备数据、制定明确的指令，以及反复测试和改进，以提高相关性和准确性。
如果您正在尝试构建一个人工智能代理或搜索引擎，您很可能听说过一些关于向量数据库的话题。
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。
常见问题
1.如何评估矢量数据库的性能？
您需要综合考虑速度（查询返回结果的速度）、准确性（结果的相关性）和可扩展性（如何处理大量数据或用户）。尝试运行实际查询，看看结果是否真的有用。
2.大规模矢量数据的存储要求是什么？
这取决于嵌入的大小和你正在处理的数据量，但这些密集矢量会迅速增加。如果要为数百万个项目建立索引，则需要 GB 甚至 TB 的数据量。压缩和智能索引有助于保持高效。
3.如果由于噪声或模型偏差，两份截然不同的文档具有相似的嵌入，会发生什么情况？
这会导致奇怪或不相关的搜索结果。好的解决方法是微调嵌入模型，或分层添加过滤器或关键词检查，以保证搜索结果的准确性。
4.如何对矢量数据进行版本控制和长期管理？
通常，您需要像管理其他不断发展的数据集一样对其进行管理：存储快照、跟踪嵌入模型的版本，并在发生重大更新时重新索引。有些平台甚至提供内置的版本管理工具，使管理工作更加顺畅。
5.能否将传统的关键词搜索与矢量搜索结合起来？
当然，这就是所谓的混合搜索，它为您提供了两个世界中最好的搜索结果--当精确匹配很重要时，它可以提供精确匹配的结果；当单词不匹配时，它可以提供模糊的、基于含义的结果。大多数现代平台都支持混合搜索。
