向量数据库（Vector Database）深入浅出讲解

作者：张3蜂
目录
一、什么是向量数据库？
二、为什么需要向量数据库？
1. 传统数据库做不到什么？
2. 向量数据库的意义
三、向量数据库核心原理
1. 数据存储
2. 相似度检索
3. ANN（近似最近邻搜索）
四、向量数据库 vs 传统数据库
五、常见开源向量数据库
六、向量数据库的应用场景
七、向量数据库的挑战与未来

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一、什么是向量数据库？

向量数据库是一种专门用来存储、检索和管理“向量数据（Vector Data）”的数据库。
向量是一种多维的数值数组，通常用来表达图片、文本、音频、视频等非结构化数据在高维空间中的“特征表示”。
与传统数据库管理结构化表格数据不同，向量数据库的核心任务是：基于向量之间的“相似度”进行快速检索。
二、为什么需要向量数据库？

1. 传统数据库做不到什么？

传统数据库（如MySQL、PostgreSQL）擅长处理精确匹配（比如：查ID=1001的记录）。 但当你想查询：

“和这张图片相似的图片”
“和这段文本语义相近的句子”
“和某个用户兴趣相似的商品”

这就需要用到向量的“相似度检索”，传统数据库在高维向量空间检索时效率极低。
2. 向量数据库的意义

大模型（如BERT、CLIP、LLM）生成的向量需要被有效管理与检索。
AI搜索、推荐系统、智能问答、图像搜索 等场景都离不开向量检索。

三、向量数据库核心原理

1. 数据存储

每条数据（如图片、文本）会被转化为一个高维向量（例如512维、768维）。
向量数据库以专门的数据结构（如倒排索引、哈希表、树结构、图结构）存储这些向量。

2. 相似度检索

用户输入一个查询向量（query vector），数据库会返回与之“最相似”的Top K条数据。
常见的相似度计算方法有：

余弦相似度（Cosine Similarity）
欧氏距离（Euclidean Distance）
点积（Inner Product）

3. ANN（近似最近邻搜索）

为了加速检索，向量数据库通常采用 ANN 算法，能在牺牲微小精度的前提下，实现亿级向量的毫秒级搜索。
典型的ANN算法包括：HNSW、IVF、PQ、LSH 等。

四、向量数据库 vs 传统数据库

维度	传统数据库	向量数据库
数据类型	结构化（表格）	非结构化（向量）
检索方式	精确匹配、范围查询	相似度匹配（Top K搜索）
典型场景	订单管理、用户信息	图像搜索、语义检索、推荐系统
数据结构	B+树、哈希表	图索引、倒排表、HNSW

五、常见开源向量数据库

数据库	特点
Milvus	社区活跃度高，支持大规模向量数据，性能优越，适合生产级部署
FAISS（Facebook AI Similarity Search）	Facebook 开源，适合本地部署和嵌入式应用，轻量但不自带分布式功能
Weaviate	内置图数据库和Schema机制，支持多模态检索（文本+图片）
Vespa	Yahoo开发，支持大规模实时向量检索，强大的排序和过滤功能

六、向量数据库的应用场景

AI 搜索引擎：百度、阿里、Google 都在使用向量搜索提升智能问答与搜索相关性。
推荐系统：根据用户行为向量，实现“猜你喜欢”。
图像/视频检索：上传一张图片，找出相似图片/视频片段。
智能客服与知识库问答：将文档转为向量，实现基于语义的精准问答（RAG方案）。
安全风控：异常行为检测、反欺诈模型。

七、向量数据库的挑战与未来

存储成本与查询性能的平衡
高维稀疏向量处理优化
与大模型（LLM）的深度融合
向量+结构化数据的混合查询能力（Hybrid Search）

向量数据库是 AI 时代的“数据底座”，随着多模态 AI、AIGC 的爆发，未来向量数据库将成为企业的必备基础设施。

原文地址：https://blog.csdn.net/AngelCryToo/article/details/149600487