Що таке векторна база даних?

Стаття також доступна російською (перейти до перегляду).

LLM (Large Language Model) не може працювати без вхідної інформації. Для того, щоб «згодувати» йому текст, зображення та аудіо, потрібно їх перетворити у векторні ембеддинги, тобто числові векторні значення, які штучний інтелект здатний опрацювати. Вони зберігаються у векторній базі даних. Але що таке векторна база даних по суті?

Розшифрування поняття

Векторна база даних – це спеціалізована система для зберігання, індексації векторів та пошуку векторних вкладень (ембеддингів). Embedding – це багатовимірне представлення даних, де текст, аудіо чи зображення перетворене у числа та вектори.

У векторній базі даних близькі за змістом елементи мають найближче розташування. Таке сховище даних буде оптимізоване за подібністю векторів. Наприклад, поняття «кіт» та «кошеня» будуть поряд, тоді як в традиційному сховищі, що шукає за точним збігом, вони не будуть споріднені.

Як працює векторна база даних

Її можна уявити як семантичний пошуковик, який оперує не словами, а сенсами, представленими у вигляді векторів. Це працює так:

1. Векторизація. Дані (тест, зображення, аудіо тощо) пропускаються через модель, яка створює їхні числові представлення – векторні ембеддинги.

2. Зберігання. Ці числові значення та вектори разом із метаданими (ID, текстовий фрагмент, посилання тощо) записуються в сховище.

3. Індексація. Для швидкого пошуку за змістом база створює індекси (наприклад, HNSW, IVF), які дозволяють миттєво знаходити найближчі вектори серед мільйонів записів.

4. Пошук за подібністю. Запит, який надсилає користувач, також векторизується. Потім він порівнюється з іншими елементами в пошуку найбільшої близькості (cosine similarity, Euclidean distance тощо).

5. Видача результатів. Система повертає найближчі об’єкти, які модель або застосунок можуть використати згідно зі своїм алгоритмом.

База виступає одним з інструментів машинного навчання – завдяки векторному представленню даних моделі можуть швидко знаходити та порівнювати об’єкти за змістом, підсилюючи свої відповіді контекстом та працювати з великими масивами інформації у реальному часі.

Де застосовується

Саме векторне представлення даних дозволяє реалізувати системи рекомендацій, семантичний пошук, RAG-системи для AI-чат-бота та інші корисні інструменти. Як векторний масив використовується в кожному з цих випадків:

• В системі рекомендацій ембеддинги описують інтереси користувача або характеристики товарів/контенту у вигляді числових просторів. Система порівнює вектори між собою та визначає, які товари чи інформаційні матеріали найближчі за змістом. Чим вони більш схожі, тим релевантнішою буде рекомендація.

• В разі семантичного пошуку запит стає вектором, а пошуковик підбирає результати не за ключовими словами, а за сенсом. Це дозволяє знаходити потрібну інформацію в базі знань навіть тоді, коли формулювання не збігається з текстом джерела.

• При застосуванні RAG-системи в AI-чат-ботівекторне представлення даних забезпечує пошук потрібної інформації і генерацію точної відповіді на її основі. Так відповідь стає більш точною та обґрунтованою, з мінімальною кількістю «галюцинацій».

Загалом, вона потрібна всюди, де потрібно працювати зі змістом та контекстом, а не просто з окремими словами.

Популярні рішення

Найрозповсюдженішими у використанні системами керування векторними даними є FAISS,Qdrant,Weaviate та Milvus.

FAISS (Facebook AI Similarity Search)

Це бібліотека від Meta з відкритим кодом для пошуку подібності та кластеризації векторів. У ній є алгоритми, що здатні шукати вектори у мільйонних та мільярдних наборах. Вона особливо популярна в дослідницьких проектах завдяки своїй продуктивності та гнучкості, проте вона функціонує як бібліотека, а не як повноцінна база даних з підтримкою транзакцій.

Qdrant

Це векторне сховище інформації з відкритим кодом, написане на Rust. У нього є зручний REST API, фільтрація за метаданими та горизонтальне масштабування. Вона добре підходить для production-середовищ, де потрібна не лише швидкість пошуку, а й можливість зберігання додаткових атрибутів разом із векторами.

Weaviate

Це хмарно-орієнтована векторна база даних з вбудованою підтримкою GraphQL і RESTful API. Вона інтегрується з різними моделями машинного навчання та підтримує семантичний пошук, класифікацію та рекомендаційні системи. В ній можна автоматично векторизувати дані і є інструменти для роботи із неструктурованою інформацією.

Milvus

Це розподілена векторна база даних, розроблена спеціально для AI інфраструктури (додатків, чат-ботів, API для пошуку тощо). Вона підтримує різні типи індексів, забезпечує горизонтальне масштабування та інтеграцію з екосистемою великих даних.

Як реалізується

Що таке векторна база данихна практиці? Найчастіше – це програмне забезпечення, яке можна розгорнути локально на власному комп’ютері, у Docker-контейнері або на спеціалізованому GPU-сервері.

Локальне розгортання підходить для експериментів, розробки та тестування невеликих проєктів. Встановивши базу на свій пристрій, варто розуміти, що без потужної GPU обчислення займатимуть більше часу.

Встановлення Docker організовує ізольоване середовище для бази. Це зручний варіант для DevOps-процесів і розгортання в різних інфраструктурах. Проте обмеження залишається тим самим: без доступу до GPU продуктивність буде низькою, особливо при роботі з великими обсягами даних.

GPU-сервери, які пропонує Freehost.UA., – це оптимальне рішення для production-середовищ. Графічні процесори спеціально розроблені для паралельних обчислень, що робить їх ідеальними для векторних операцій.

Різниця у продуктивності між CPU і GPU значна – індексація мільйонів векторів, яка на звичайному процесорі займе дні, на GPU може завершитися за години. Тому для будь-яких серйозних застосувань векторних баз даних доступ до якісної GPU є критично необхідним компонентом.