В останні роки векторні бази даних стали важливою інфраструктурою в еру машинного навчання, систем рекомендацій, обробки природної мови (NLP) та генеративного штучного інтелекту (AI). Ці бази даних розроблені для ефективного оброблення високорозмірних векторних даних, що дозволяє проводити швидкий пошук за подібністю, що є критично важливим для багатьох сучасних застосунків. Але як ці бази даних працюють "під капотом"? У цій статті ми розглянемо їхні внутрішні механізми, охоплюючи структури даних, методи індексації, управління сховищем та виконання запитів.
1. Що таке векторна база даних?
В основі векторної бази даних лежить спеціалізована система, призначена для зберігання, управління та виконання запитів на високорозмірні векторні вбудовування. Ці вбудовування зазвичай генеруються за допомогою моделей машинного навчання та представляють сутності (як-от зображення, текст або користувачі) у щільному, фіксованому числовому форматі. Загальні випадки використання включають:
- Пошук схожих зображень та відео.
- Семантичний пошук в текстах.
- Рекомендації товарів чи контенту.
- Виявлення шахрайства за допомогою аномалій.
2. Основні компоненти векторної бази даних
Векторні бази даних складаються з кількох критичних компонентів, які працюють разом:
a. Зберігання векторів
Векторні дані зберігаються в форматі, оптимізованому для високорозмірних даних. Основні аспекти дизайну включають:
- Стиснення: Високорозмірні дані можуть займати значний обсяг пам'яті. Техніки, такі як продуктова квантизація (PQ) або бінарне хешування, сжимає вектори, зберігаючи метрики подібності. Стиснення зменшує витрати на зберігання та покращує продуктивність I/O.
- Управління пам'яттю: Вектори можуть зберігатися в оперативній пам'яті для швидкого доступу або на диску для економії витрат. Гібридні стратегії (наприклад, кешування "гарячих" векторів в пам'яті) збалансовують продуктивність і витрати. Ефективне управління пам'яттю забезпечує мінімальну затримку під час отримання даних.
- Структури даних: Массиви, блоки або формати зберігання на основі файлів, як-от HDF5, використовуються для ефективного зберігання векторів.
b. Індексація
Ефективна індексація є критично важливою для швидкого пошуку за подібністю. Популярні методи індексації включають:
- Деревоподібні структури: Алгоритми, такі як KD-дерево або Ball Tree, розподіляють векторний простір ієрархічно, що дозволяє ефективно обробляти запити. Однак ці структури можуть бути неефективними для дуже високорозмірних просторів через "прокляття розмірності".
- Індексація на основі графів: Графи, такі як HNSW (Hierarchical Navigable Small World) або NSG (Navigable Small World Graph), будують зв'язки на основі наближеної близькості між векторами. Ці структури дозволяють виконувати пошуки найближчих сусідів (ANN) з високою точністю та швидкістю. Перехід по графу мінімізує кількість порівнянь.
- Індексація на основі хешування: Локально-чутливе хешування (LSH) відображає схожі вектори в один бакет у хеш-таблицях, зменшуючи простір пошуку для запитів. Колізії хешування забезпечують обробку сусідніх векторів разом.
c. Метрики відстані
Вибір метрики відстані визначає, як вимірюється подібність. Популярні метрики включають:
- Евклідова відстань: Вимірює відстань по прямій у векторному просторі. Вона чутлива до масштабування та вимагає нормалізованих даних для осмислених порівнянь.
- Косинусна подібність: Обчислює кутову подібність між векторами, часто використовується в задачах NLP для порівняння текстових вбудовувань.
- Манхеттенська відстань: Вимірює абсолютні різниці між вимірами. Вона є стійкою до певних розріджених представлень даних.
База даних може підтримувати користувацькі метрики для специфічних випадків використання, дозволяючи застосункам визначати доменно-специфічні міри подібності.
3. Введення та попередня обробка даних
a. Генерація векторів
Перед зберіганням сирі дані (наприклад, зображення, текст або аудіо) повинні бути перетворені на вектори.
Цей процес зазвичай включає:
- Моделі вбудовувань (Embedding Models): Переведення даних через попередньо навчену модель машинного навчання (наприклад, ResNet для зображень, BERT для тексту) або спеціально налаштовані моделі для конкретної області.
- Нормалізація (Normalization): Масштабування векторів для забезпечення постійної величини та запобігання домінуванню окремих вимірів під час обчислення подібності.
- Зменшення розмірності (Dimension Reduction): Техніки, як-от PCA або автоенкодери, можуть зменшити розмірність векторів для оптимізації зберігання та продуктивності запитів.
b. Пакетне та реальне часове введення даних
Векторні бази даних підтримують як пакетні, так і реальні часи введення даних:
- Пакетне введення (Batch Ingestion): Ефективне для масових завантажень вбудовувань, часто з використанням паралельної обробки для роботи з великими наборами даних.
- Реальне часове введення (Real-time Ingestion): Система повинна динамічно оновлювати індекси для включення нових векторів без значних простоїв або погіршення продуктивності. Зазвичай використовуються алгоритми без блокувань для підтримки консистентності запитів.
4. Виконання запитів
Запит до векторної бази даних зазвичай включає пошук найближчих сусідів (або топ-K найбільш схожих векторів) до заданого вектору запиту. Цей процес включає:
a. Приблизний пошук найближчих сусідів (ANN)
Точний пошук найближчих сусідів є обчислювально дорогим для високорозмірних даних. Замість цього, техніки ANN дозволяють втратити незначну точність для досягнення значного зменшення часу пошуку. Ключові методи ANN включають:
- Графи HNSW: Вузли з'єднані на основі близькості, що дозволяє швидко переміщатися під час пошуку. Шари в графі прискорюють ініціалізацію пошуку.
- Продуктова квантизація (Product Quantization): Стискає вектори в підпростори та використовує квантовані центроїди для приблизного співставлення. Вирівнювання підпросторів покращує точність відновлення.
b. Фільтрація та постобробка (Filtering and Post-Processing)
Запити часто включають додаткові обмеження, такі як фільтрація за метаданими (наприклад, "знайти схожі вектори, де категорія = 'електроніка'"). База даних застосовує ці фільтри після первинного пошуку ANN для уточнення результатів.
c. Оптимізація запитів
Векторні бази даних оптимізують виконання запитів за допомогою:
- Попереднє завантаження або кешування (Prefetching or Caching): Часто використовувані вектори кешуються в пам'яті для зменшення затримки під час отримання.
- Паралельна обробка (Parallel Processing): Розподіл виконання запитів між процесорами (CPU) або графічними процесорами (GPU) для використання апаратного прискорення.
- Перемаркування результатів (Re-ranking): Вторинне перемаркування результатів на основі специфічних критеріїв застосунку, таких як актуальність або важливість метаданих.
5. Масштабованість і розподілена архітектура
Сучасні векторні бази даних розроблені для горизонтального масштабування, щоб обробляти масивні набори даних. Основні стратегії включають:
a. Партиціонування
Дані розділяються на партиції (шарди) на основі:
- Кластеризація векторів (Vector Clustering): Групування схожих векторів в одну партицію мінімізує запити між партиціями та покращує локальність посилань.
- Партиціонування на основі хешування (Hash-based Partitioning): Розподіл векторів по шардерам за допомогою хеш-функцій забезпечує рівномірний розподіл навантаження.
b. Реплікація
Реплікація забезпечує високу доступність та стійкість до відмов. Запити можуть бути маршрутизовані до реплік для балансування навантаження або забезпечення безперервної роботи під час відмов. Використовуються моделі сильної або остаточної консистентності залежно від потреб застосунку.
c. Балансування навантаження (Load Balancing)
Балансувальники навантаження розподіляють трафік запитів між шардерами та репліками, оптимізуючи затримки та пропускну здатність. Динамічний моніторинг трафіку дозволяє коригувати розподіл навантаження в реальному часі.
6. Інтеграція з конвеєрами машинного навчання
Векторні бази даних часто інтегруються в кінцеві конвеєри машинного навчання (ML). Це включає:
- Зворотні зв'язки моделей (Model Feedback Loops): Використання результатів запитів для уточнення вбудовувань або тренування нових моделей. Ітераційний зворотний зв'язок покращує якість моделі з часом.
- Версіонування даних (Data Versioning): Відстеження векторних вбудовувань, створених різними версіями моделей, для забезпечення відтворюваності.
- Гібридний пошук (Hybrid Search): Комбінування векторного пошуку з традиційним пошуком за ключовими словами для покращення релевантності та обробки різноманітних типів запитів.
7. Виклики та компроміси
a.
Прокляття розмірності
Високорозмірні дані часто страждають від "прокляття розмірності", коли відстані між точками стають менш значущими. Техніки зменшення розмірності (наприклад, PCA, t-SNE) можуть пом'якшити цю проблему, але можуть призвести до втрати деякої інформації. Техніки кластеризації підпросторів також допомагають вирішити це завдання.
b. Точність проти швидкості
Методи ANN передбачають компроміс між швидкістю пошуку та точністю. Для досягнення балансу між цими аспектами необхідно налаштовувати параметри індексу, такі як зв'язність графа або рівні квантизації.
c. Оптимізація апаратного забезпечення
Ефективні операції з векторами виграють від спеціалізованого апаратного забезпечення, такого як GPU або TPU. Однак оптимізація програмного забезпечення для повного використання цих ресурсів може бути складною та вимагати експертизи в специфічних галузях.
8. Майбутні напрямки
З розвитком застосунків машинного навчання та штучного інтелекту, векторні бази даних еволюціонують, щоб задовольнити нові вимоги. Серед нових тенденцій:
- Динамічна індексація (Dynamic Indexing): Оновлення індексів у реальному часі без погіршення продуктивності.
- Гібридні моделі (Hybrid Models): Комбінування символічного міркування з векторними підходами для кращої інтерпретованості та продуктивності.
- Федеративні векторні бази даних (Federated Vector Databases): Забезпечення пошуку збереженням конфіденційності через розподілені набори даних, що є критично важливим для відповідності вимогам щодо захисту даних.
- Квантові обчислення (Quantum Computing): Дослідження квантових методів для швидших пошуків подібностей, що може змінити можливості пошуку векторів.
9. Архітектурна діаграма
Нижче наведена детальна архітектурна діаграма типової векторної бази даних:
Висновок
Векторні бази даних є основою багатьох застосунків, що базуються на штучному інтелекті, забезпечуючи ефективний пошук подібностей у масштабах. Їхні внутрішні механізми — від індексації та зберігання до виконання запитів — налаштовані для вирішення унікальних завдань роботи з високорозмірними векторними даними. Оскільки ця галузь розвивається, можна очікувати, що векторні бази даних стануть ще більш надійними, масштабованими і важливими для сучасних екосистем штучного інтелекту.
Перекладено з: Under the Hood of Vector Databases