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PostgresML
PostgresML 是一款功能強大的開源擴充套件，可將機器學習和人工智慧直接整合到您的 PostgreSQL 資料庫中。它支援使用簡單的 SQL 命令進行 GPU 加速推理、向量搜尋和完整的 RAG 管道，從而消除了資料遷移的需要，並為高效能、可擴展的 AI 應用簡化了 MLOps 堆疊。
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數據科學 領域最好的 1 個 向量資料庫 AI 工具
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关于 向量資料庫
向量資料庫是一種專門用於高效儲存、管理和搜尋高維度向量嵌入的資料庫。與基於精確匹配進行查詢的傳統資料庫不同，向量資料庫使用近似最近鄰（ANN）演算法，根據語義相似性來尋找項目。這使得應用程式能夠理解文字、圖片和音訊等複雜非結構化資料中的上下文和關係。作為現代AI技術堆疊的關鍵組成部分，它們為語義搜尋、推薦引擎和大型語言模型（LLM）的長期記憶等進階功能提供支援。
核心功能
- 高維度向量儲存：原生支援並索引具有成百上千個維度的向量，這些向量是AI模型的常見輸出。
- 近似最近鄰（ANN）搜尋：透過尋找資料庫中「最接近」的向量來提供超快速的相似性搜尋，在海量資料集上實現即時效能。
- 元資料過濾：將向量相似性搜尋與傳統的基於屬性的過濾相結合，支援複雜查詢，例如「尋找與此圖相似但僅標記為『戶外』的圖片」。
- 可擴展性與效能：專為水平擴展而設計，可管理數十億個向量，同時保持低延遲的查詢回應。
- 即時索引：支援持續新增新的資料向量，而不會造成顯著的效能下降或停機。
適用場景
向量資料庫對於建構AI原生應用的開發者和資料科學家至關重要。它們廣泛應用於電子商務領域，用於建立產品推薦系統；在企業軟體中，用於建構智慧知識庫搜尋；在生成式AI應用中，透過檢索增強生成（RAG）技術為聊天機器人提供長期記憶。
選擇要點
在選擇向量資料庫時，應考慮其效能指標，如查詢延遲和索引速度。評估部署模型——您是需要完全託管的雲端服務、自託管解決方案還是無伺服器選項。此外，還需評估其生態系統，包括與LangChain、LlamaIndex等流行AI框架的整合情況，以及其支援的ANN演算法和過濾功能的靈活性。
精选工具排行榜
向量資料庫 应用场景
1
為知識庫建構語義搜尋
一個軟體開發團隊需要為其龐大的技術文件建構一個智慧搜尋功能。他們不再依賴於常常無法找到相關文章的關鍵字比對，而是使用向量資料庫。每份文件都由一個AI模型轉換成向量嵌入。當開發者搜尋像「如何修復身份驗證錯誤」這樣的查詢時，系統會將查詢轉換成一個向量，並使用資料庫的ANN搜尋來找到語義上最相似的文件向量。即使查詢中不包含完全相同的關鍵字，這種方法也能提供高度相關的結果，從而顯著縮短了故障排除時間。
2
驅動電子商務產品推薦
一家線上時尚零售商希望改進其「您可能也喜歡」功能。他們使用一個多模態AI模型為每個產品圖片及其描述生成向量嵌入。這些向量儲存在向量資料庫中。當顧客查看某個產品時，系統會查詢資料庫以找到具有最相似向量的產品。這使得推薦能夠基於視覺風格、顏色模式和文字描述（例如「夏日洋裝」），從而創造出更具吸引力和個人化的購物體驗，進而提高轉化率。
3
為AI聊天機器人建立長期記憶
一家公司部署了一個AI客戶支援聊天機器人。為確保對話的一致性和個人化，他們使用向量資料庫作為聊天機器人的長期記憶。每次使用者互動的關鍵資訊（例如，使用者偏好、過去的問題）被摘要、轉換成向量並儲存起來。在回應新查詢之前，聊天機器人會搜尋向量資料庫以尋找相關的過往互動。這個過程被稱為檢索增強生成（RAG），它使聊天機器人能夠回憶上下文，避免重複提問，並提供更有幫助、更具情境感知能力的支援。
4
實現媒體資產的視覺搜尋
一家大型行銷機構管理著一個擁有數百萬張圖片和影片的數位資產庫。手動標記每項資產是不切實際的。透過使用向量資料庫，他們可以實現強大的視覺搜尋功能。一個AI模型處理每張圖片並生成一個代表其視覺內容的向量。然後，設計師可以上傳一張圖片（例如，一張城市日落的照片）來尋找庫中所有視覺上相似的資產。他們還可以使用元資料過濾器進一步優化搜尋，例如「橫向」或「包含人物」，從而簡化創意工作流程和資產發現過程。
5
偵測金融交易中的異常行為
一家金融科技公司旨在即時偵測詐欺性交易。他們將每筆交易建模為一個高維度向量，其中包含金額、時間、地點和商戶類型等特徵。這些向量被流式傳輸到向量資料庫中。系統透過搜尋與任何已建立的正常交易模式叢集相距甚遠的向量來識別異常。當發現一個新的交易向量是異常值時，它會被標記出來，供詐欺分析師立即審查。這種基於相似性的方法可以發現基於規則的系統可能會錯過的新型詐欺模式。
6
透過分子搜尋加速藥物發現
在藥物研究中，科學家需要識別具有相似結構或功能特性的分子。他們將龐大的化合物庫表示為向量嵌入（例如，分子指紋）。然後，研究人員可以取一個目標分子，將其轉換為向量表示，並查詢向量資料庫，從數百萬個候選物中找到前k個最相似的化合物。這種相似性搜尋極大地加速了新候選藥物的初步篩選過程，幫助研究人員將精力集中在最有希望的分子上，並縮短了開發時間。
相关分类
向量資料庫 常见问题
什麼是向量資料庫？
向量資料庫是一種專門設計用於儲存和查詢高維度向量（也稱為嵌入）的資料庫。它不像傳統資料庫那樣搜尋精確匹配，而是擅長根據向量之間的數學距離找到最相似的項目。此功能是AI應用的基礎，例如語義搜尋、推薦系統，以及透過檢索增強生成（RAG）為大型語言模型（LLM）提供長期記憶。
向量資料庫與傳統關聯式資料庫（如SQL）有何不同？
主要區別在於資料類型和查詢方法。傳統關聯式資料庫將結構化資料（如文字、數字、日期）儲存在表格中，並使用SQL根據特定值尋找精確匹配。相比之下，向量資料庫儲存表示為數值向量的非結構化資料，並使用近似最近鄰（ANN）演算法來尋找與查詢向量在語義上「相似」或「接近」的資料。SQL資料庫用於結構化查詢和資料完整性，而向量資料庫則用於對複雜資料進行相似性搜尋。
選擇向量資料庫時應關注哪些關鍵功能？
在選擇向量資料庫時，請考慮以下關鍵因素：
- 效能：評估查詢延遲（傳回結果的速度）和索引速度（新增資料的速度）。
- 可擴展性：評估其處理您預期資料量（數十億向量）和查詢負載而不會降低效能的能力。
- 部署模型：在易於使用的完全託管雲端服務、可實現最大控制的自託管選項或用於靈活擴展的無伺服器模型之間進行選擇。
- 過濾和混合搜尋：檢查其是否具有強大的元資料過濾功能，以便將相似性搜尋與結構化查詢相結合。
- 生態系統和整合：確保它能與您現有的技術堆疊很好地整合，包括LangChain或LlamaIndex等AI框架和雲端平台。
誰會使用向量資料庫？
向量資料庫主要由正在建構具有AI功能的應用程式的AI/ML工程師、資料科學家和軟體開發人員使用。例如，一個開發生成式AI聊天機器人的團隊會使用向量資料庫作為其記憶（RAG）。電子商務公司的資料科學團隊會用它來建構推薦引擎。軟體公司會用它來為其產品的說明文件提供語義搜尋功能。基本上，任何使用來自AI模型的嵌入來實現基於相似性的功能的人都是潛在使用者。
在向量資料庫的語境中，什麼是「嵌入」？
「嵌入」是複雜資料（如一個詞、一個句子、一張圖片或一段音訊）的數值表示，其形式為高維度向量（一列數字）。這些嵌入由AI模型（如大型語言模型或電腦視覺模型）生成，旨在捕捉原始資料的語義含義或特徵。其核心思想是，相似的項目將在向量空間中擁有彼此接近的嵌入。向量資料庫的主要工作就是儲存這些嵌入並非常迅速地找到最接近的那些。