导读：矢量库与矢量数据库两者在管理和查询矢量数据方面都发挥着重要之作用，但各有特点。让我们来看看它们的优势、劣势与理想的用例。

在构建 AI 应用程序时，你可能会发现自己需要努力做出一个关键的决定：您应该在项目中使用矢量库还是矢量数据库？这两种技术在管理和查询矢量数据方面都发挥着至关重要的作用，但它们具有不同的特性，会显著影响应用程序的性能、可扩展性和整体成功率。

本篇指南将深入研究矢量库和矢量数据库，探索它们的优势、劣势和理想用例。

不过，在我们开始之前，必须掌握向量嵌入的概念及其在人工智能应用中的重要性。

理解向量嵌入

向量嵌入是文本、图像或音频等非结构化数据类型的数值表示。它们以计算机可以轻松处理的格式捕获原始数据的语义含义或特征。例如，一个单词或短语可能表示为数百个浮点数的向量，每个浮点数都捕获其含义的某个方面。在本教程中了解有关向量嵌入及其工作原理的更多信息。

对于许多 AI 应用来说，处理向量嵌入的能力至关重要，其中包括：

• 语义搜索：根据含义而不是仅仅根据关键字匹配来查找相关结果。

• 推荐系统：根据用户偏好推荐类似的商品或内容。

• 异常检测：识别数据中的异常模式或异常值。

• 图像和音频处理：分析和分类视觉或听觉内容。

• 检索增强生成(RAG)：通过从庞大的知识库中选择性地检索相关数据来增强大型语言模型，克服模型的上下文窗口限制并实现更准确的响应。

在开发使用向量嵌入的 AI 应用程序时，您需要一种方法来存储、管理和查询这些高维表示。这就是向量库和向量数据库发挥作用的地方。

矢量库：相似的搜索的有效工具

向量库专为高性能相似性搜索和密集向量聚类而设计。由于其轻量级特性和易于集成到现有应用程序中，它们对于快速构建原型和小型系统非常有用。它们为近似最近邻 (ANN)搜索提供了有效的算法，这对于处理高维向量数据至关重要。

一些类型的向量搜索算法包括：

• 基于哈希的索引：使用局部敏感哈希（LSH）等技术对相似的向量进行分组。

• 基于树的索引：采用诸如 kd 树或二叉树（例如ANNOY）的结构来划分向量空间。

• 基于聚类的索引：实现产品量化等方法，对相似的向量进行聚类并降低维数。

• 基于图形的索引：构建类似分层可导航小世界 ( HNSW ) 或基于 Cuda Anns GRAph ( CAGRA ) 的图形，其中节点表示向量，边表示它们的相似性，从而允许有效遍历最近邻搜索。

尽管矢量库易于使用且易于集成到现有应用程序中，但它也有其局限性。

载体库的局限性

矢量库并非设计为托管解决方案，这意味着它们缺乏对数据修改、可扩展性和处理大规模生产工作负载的内置支持。将这些库集成到更大的系统中可能具有挑战性，尤其是在处理频繁的数据更新或大型数据集时。

此外，它们通常需要手动管理索引和优化性能。矢量数据库可以缓解大部分这些限制。

矢量数据库：针对大规模生产进行了优化

矢量数据库是专门设计用于高效存储、索引和查询矢量数据的系统，非常适合大规模生产应用。这些数据库具有可扩展性，可以处理数百万或数十亿个矢量并做出实时响应。它们提供一系列内置功能，用于数据管理、查询优化和集成，从而简化开发并确保强大的性能。

例如，由 Linux 基金会的 LF Data & AI 托管并由Zilliz维护的开源向量数据库Milvus可以轻松处理数十亿个向量。让我们看看为什么在生产过程中经常首选向量数据库。

使矢量数据库适合生产的关键特性

矢量数据库提供了几个关键特性，使其适合生产环境：

• 可扩展性：专为处理大量高维数据而设计，随着数据的增长，能够跨多台机器进行水平扩展。

• 集成数据管理：提供用于数据管理、查询和结果检索的内置工具，简化集成并加快开发时间。

• 生产工作负载：能够通过插入和删除处理不断的数据变化，并自动更新索引以维持查询性能。

• 云原生和多租户：提供云原生部署选项和多租户支持，这对于处理不断增长的数据集和用户群至关重要。

与载体库的比较

矢量数据库的抽象级别比矢量库高。矢量库是集成到应用程序中的组件，而矢量数据库则是管理矢量数据整个生命周期的成熟服务。

例如，将新数据插入矢量数据库涉及自动更新索引的简单命令，而矢量库通常需要手动重新创建索引以容纳新数据。这种差异使矢量数据库更适合大规模动态环境。

这是否意味着矢量数据库适用于所有情况？答案很简单，不是。

选择正确的工具：性能与可扩展性

在向量库和向量数据库之间做出选择时，考虑性能和可扩展性要求至关重要。以下比较可帮助您做出明智的决定：

虽然您可以选择最适合您用例的工具，但有时在 AI 应用程序开发过程中结合矢量数据库和矢量库来提出混合方法可能是最佳解决方案。

混合方法：结合两全其美

在某些场景下，采用向量库和向量数据库相结合的混合方式可能是最优的，这种方式可以兼具向量库的高性能和灵活性以及向量数据库的可扩展性和鲁棒性。

例如，您可以使用矢量库进行初始数据处理和原型设计，然后过渡到矢量数据库进行大规模生产部署。让我们看一个创建图像搜索应用程序的示例。

使用 FAISS 进行初始开发：您可以先使用 FAISS创建和测试各种相似性搜索算法。在这种情况下，您可以使用小型数据集来为您的模型制作原型，快速迭代并优化您的方法。

过渡到 Milvus：在应用程序准备启动时，您可以过渡到 Milvus 或其托管版本Zilliz Cloud。这涉及将您的索引数据和算法迁移到 Milvus，它现在可以处理大量数据集并为数百万张图像提供实时搜索功能。

这种方法使您能够利用矢量库和矢量数据库的优势，确保开发期间的高性能和生产期间的强大的可扩展性。

让我们看一下矢量数据库、库或混合方法可能适用的用例。

最佳用例

选择最佳方法取决于应用程序的具体要求和规模。以下是每种解决方案都最佳的一些场景。

矢量库：原型设计和小规模应用的理想选择

• 原型机器学习模型：在为电子商务平台开发新的推荐算法时，您必须尝试不同的向量表示和相似度度量。使用 FAISS 或 ANNOY 等向量库可以快速测试和迭代算法。您可以高效地处理小型数据集，执行快速原型设计并优化方法，而无需承担完整数据库系统的开销。

• 基于内容的图像检索：如果您正在为小众社交媒体应用构建基于内容的图像检索系统，则必须创建一项功能，让用户从小型图库中查找视觉上相似的图像。使用矢量库将图像嵌入矢量并执行相似性搜索提供了一种轻量级、易于集成的解决方案。这样无需大量基础设施即可快速准确地检索图像。

矢量数据库：大规模动态环境的必备要素

• 实时推荐系统：对于需要实时向数百万用户提供个性化内容推荐的在线流媒体服务，处理大量数据（包括用户与平台交互时的持续更新）至关重要。利用向量数据库可以高效地存储和管理大量用户和内容向量。数据库的实时查询功能可确保即时更新推荐，从而增强用户体验和参与度。

• 金融交易中的异常检测：实时检测欺诈交易在金融领域至关重要。您需要一个能够每秒分析数百万笔交易、识别异常模式并标记潜在欺诈行为的系统。矢量数据库可以处理所涉及的大规模动态数据，提供必要的性能和可扩展性，以快速准确地检测异常，确保金融运营的安全性和完整性。

混合方法：结合两全其美

• 增量开发和扩展：当开发一个从小规模开始但有望扩展的 AI 驱动应用程序时，您可以从混合方法中受益。从矢量库开始进行快速开发和原型设计。这允许您测试不同的算法并有效地优化您的模型。随着应用程序的增长和数据量的增加，过渡到矢量数据库。这可确保您能够处理更大的数据集，提供实时查询并在用户要求扩展时保持强大的性能。

• 具有多种需求的专业应用程序：混合方法最适合需要快速开发和大规模部署的应用程序，例如个性化新闻聚合器。在初始阶段使用向量库可以快速开发和测试您的推荐算法。一旦应用程序准备好面向更广泛的受众，就可以转移到向量数据库来管理不断增加的用户和内容数据量。这种方法提供了开发过程中所需的灵活性和效率，同时确保了生产中的可扩展性和性能。

结论

在矢量库和矢量数据库之间进行选择取决于您的应用程序的特定需求。矢量库非常适合快速原型设计和小规模任务，可提供高性能和易于集成。相比之下，矢量数据库在大规模动态环境中表现出色，可提供强大的数据管理、实时查询和可扩展性。

结合两种技术的混合方法通常可以兼具两者的优势，实现快速开发和高效扩展。通过了解这些优势和局限性，您可以选择最合适的工具来确保您的 AI 应用程序取得成功。

作者：万能的大雄