数智读书笔记系列019《从零构建向量数据库》学习笔记 ...

一、册本简介

《从零构建向量数据库》的作者罗云，是腾讯云向量数据库（Tencent Cloud VectorDB）的负责人 ，拥有十余年云盘算与分布式体系开发履历。他曾主导多个数据库产品从 0 到 1 的研发和商业化，在复杂分布式体系的建设和管理上实践多年并积聚了丰富的履历，是国内向量数据库范畴的先行者。
全书分为三大部分，共 8 章，以 “从零构建” 为焦点，涵盖理论、实战与未来展望：
认识向量数据库（第 1-3 章）：介绍向量数据的底子概念、技术演进及行业近况，并以腾讯云 VectorDB 为例剖析焦点功能；
构建向量数据库（第 4-6 章）：从单机版到分布式体系的实现，涉及索引设计（如 HNSW）、故障规复、元数据管理、性能优化等关键技术，通过约 10000 行代码渐渐构建完备的数据库原型；
实践与展望（第 7-8 章）：联合 AI 应用场景（如以图搜图、RAG 知识库）验证自研数据库的实用性，并探讨向量数据库在 AI 时代的平台级潜力。
本书具有鲜明的焦点特色：
实战导向：强调 “动手学”，通过模块化代码实践（含开源库引用）降低学习门槛，适合低级程序员；
技术深度：覆盖分布式体系的焦点寻衅（如数据复制、流量调度）与优化计谋（性能、成本、易用性）；
行业应用：联合大模子与天生式 AI 需求，展示向量数据库在 NLP、推荐体系等范畴的落地场景。
在适用读者方面，本书也有着明确的指向：
低级开发者：可以通过代码实践明确数据库底层原理；
AI 应用开发者：能够学习向量数据管理与大模子联合的流程；
数据库从业者：可以把握分布式体系设计与优化履历。
二、向量数据库底子知识

2.1 向量数据概念

向量数据通常是一个一维或多维的浮点数数组，数组中的每一个浮点数都标识一个特征 。在当今的人工智能范畴，向量数据的提取是一个至关重要的过程。我们可以通过自动化的方式提取信息的特征，将其数学化为一个个浮点数，全部特征组合起来就形成了向量数据。每个数据点都被转换成一组数值，这些数值在多维空间中表现了数据的特征。
以文本数据为例，常见的文本向量化方法包括词袋模子（Bag of Words, BoW）、TF - IDF（Term Frequency - Inverse Document Frequency）、Word2Vec 等。比如 Word2Vec 通过训练神经网络模子，将单词映射到高维向量空间中，使得语义相似的单词在向量空间中的距离较近，从而捕获文本中的语义信息。又比如使用 BERT 模子进行文本向量化，起首初始化 BERT 分词器和模子，预备好文本数据后进行分词处理惩罚，再盘算向量，获取最后一层的潜伏状态，通过取全部 token 输出的平均等方式得到句子的向量表现。
对于图像数据，常见的向量化方法包括卷积神经网络（CNN）的特征提取、SIFT（Scale - Invariant Feature Transform）、SURF（Speeded Up Robust Features）等。图像在盘算机视觉中通常以矩阵形式表现，通过卷积、激活函数和池化等操作提取出图像的特征，在全连接层中，全部的特征向量被展平成一个向量，用来表现整个图像的特征。
而语音数据的向量化，通常需要进行预处理惩罚和特征提取，如将时域信号通过快速傅里叶变更（FFT）转换为频域信号，再经过 Mel 滤波器组、对数变更、倒谱变更等操作得到 Mel 频率倒谱系数（MFCC），以此来提取特征。
2.2 向量数据库上风

与传统数据库相比，向量数据库在处理惩罚高维向量数据时具有显著上风。
在相似性搜索方面，传统的关系数据库在处理惩罚高维数据时，需要进行复杂的盘算和对比，查询性能受到严重影响。而向量数据库能够将相似性搜索转化为向量空间中的近邻搜索，通过使用高效的索引结构和算法，如分层可导航小世界（HNSW）和倒排文件索引（IVF）等，能够在 N 维空间中快速查找最近的邻人，大大进步了查询性能 。例如在人脸识别场景中，向量数据库可以快速从海量的人脸特征向量中找到与待识别向量最相似的向量，实现快速准确的人脸识别。
在存储效率上，向量数据库采用了更适合向量数据的存储和索引结构，如向量树、局部敏感哈希（LSH）等。这些结构可以更有效地支持向量数据的相似度搜索，并且可以对高维向量数据进行压缩和编号处理惩罚，大大减少了存储空间占用环境 。而传统数据库通常使用 B 树大概哈希索引来支持数据检索，不太适合高维度向量数据的相似度搜索。
向量数据库还具有强盛的并行处理惩罚本事，支持高并发，可以在多节点上进行并行盘算，有效提拔查询效率，这对于大规模数据处理惩罚尤其有上风；能够灵活支持深度学习模子，答应用户通过 APIs 将预训练的模子直接部署到数据库中，简化了深度学习的工作流程；具有精良的可扩展性，可以方便地添加新节点以应对数据量的增长；支持多种数据范例，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，使得用户可以在同一平台上处理惩罚不同范例的数据。
2.3 应用场景

向量数据库在 AI 范畴有着广泛的应用。
推荐体系：向量数据库可以存储用户和物品的特征向量，根据用户向量与物品向量的相似度，为用户推荐感兴趣的物品，如音乐推荐、影戏推荐、商品推荐等，进步推荐的精准度和个性化程度 。例如，某在线购物平台利用向量数据库实现了商品图片的相似度搜索功能，使得用户能够通过上传图片快速找到相似的商品；还能及时处理惩罚用户的举动数据，快速更新用户向量和物品向量，实现及时的个性化推荐，适用于在线购物、在线视频等场景，及时满意用户的动态需求。
图像识别：在图像检索任务中，将图像转换为向量表现，实现以图搜图功能。比如在电商平台上，用户上传一张商品图片，体系通过向量数据库找到相似的商品图片，进步商品搜索的效率和准确性；在目标检测与识别中，存储目标物体的特征向量，在图像或视频中快速检测和识别出特定目标，应用于安防监控、自动驾驶等范畴；还可对图像向量进行分类和标注，帮助自动对大量图像进行分类整理，节省人工标注的成本和时间。
自然语言处理惩罚：在语义搜索中，将文本转化为向量后，能实现基于语义的搜索，例如在知识图谱中，通过向量数据库快速找到与查询语句语义相似的知识节点，进步搜索的准确性和全面性；在智能问答体系里，存储题目和答案的向量，根据用户提问的向量与库中向量的相似度，检索最相干的答案，提拔问答体系的响应速率和答复质量；也可对文本向量进行分类和聚类操作，用于消息分类、文档整理等场景，自动将相似的文本归为一类，便于管理和分析。
三、读书笔记精华

3.1 向量数据库焦点代价

向量数据库在当今 AI 时代饰演着不可或缺的角色，其焦点代价表现在多个关键方面。从技术逻辑上看，传统数据库在面对高维向量数据时存在显着短板。以关系型数据库为例，它主要基于结构化数据的表格形式存储和查询，对于高维向量这种非结构化数据，难以高效地进行存储和相似性搜索。而向量数据库则通过经心设计的高效索引和检索算法，实现了对大规模相似性搜索的支持。
在实际应用场景中，向量数据库更是成为了 AI 落地的 “隐形引擎”。以 ChatGPT 为代表的语言模子，在及时检索环节高度依靠向量数据库。当用户提出题目时，向量数据库能够快速从海量的文本向量中找到与之最相似的向量，进而提供准确的答复。在个性化推荐范畴，向量数据库通过存储用户和物品的特征向量，能够精准地分析用户的兴趣偏好，为用户推荐符合其需求的物品，大大进步了推荐的准确性和用户体验。
3.2 技术实现要点

3.2.1 单机到分布式演进

单机版向量数据库在实现过程中，需要重点办理恒久化和索引优化题目。恒久化是指将向量数据存储在恒久化存储介质（如硬盘）上，以便在体系重启或故障规复后能够规复数据 。在索引优化方面，扁平索引虽然结构简单，但在数据量较大时查询效率较低；而分层索引则通过构建多层索引结构，能够有效进步查询速率，例如在处理惩罚大规模图像向量数据时，分层索引可以快速定位到相似的图像向量。
当向量数据库从单机版向分布式体系演进时，元数据管理和容错机制成为了关键技术。元数据是描述数据的数据，在分布式体系中，元数据管理用于协调不同节点之间的数据操作和同步，确保数据的一致性和完备性 。容错机制则是为了应对分布式体系中大概出现的节点故障、网络故障等题目，通过数据备份、副本机制等方式，保证体系在出现故障时仍能正常运行。例如，在一个分布式向量数据库中，当某个节点出现故障时，体系可以自动切换到其他副本节点，确保数据的可用性和查询的正常进行。
3.2.2 开源与自研联合

在向量数据库的技术实现过程中，公道平衡开源与自研是一种明智的计谋。开源库拥有丰富的成熟组件，能够大大加速开发历程。以 Faiss 库为例，它是 Facebook 开发的一个高效的相似性搜索和密集向量聚类库，提供了多种高效的向量搜索算法，开发者可以直接使用这些算法，制止了重复开发，进步了开发效率 。然而，自主开发焦点模块也是至关重要的，尤其是在涉及到性能优化、特定业务需求等方面。通过自主开发焦点模块，开发者可以根据实际需求进行定制化设计，更好地满意业务的特殊要求。在一些对数据安全性和隐私性要求较高的场景中，自主开发焦点模块可以更好地实现数据加密和访问控制等功能。
3.3 实践寻衅与启发

在向量数据库的实践过程中，性能优化是一个关键寻衅。利用 GPU 加速盘算是进步性能的有效本领之一。GPU 具有强盛的并行盘算本事，能够快速处理惩罚向量运算，例如在处理惩罚大规模图像识别任务时，通过 GPU 加速可以显著进步图像向量的盘算速率，从而加速相似性搜索的过程。简化部署模子也是降低成本的重要方法，通过采用容器化技术，如 Docker，可以将向量数据库及其依靠环境打包成一个独立的容器，方便在不同的服务器上进行部署，减少了部署过程中的复杂性和出错概率 。
基于自研数据库构建端到端 AI 应用具有重要意义。以图搜图应用为例，通过将自研向量数据库与图像识别技术相联合，可以实现高效的图像检索功能。用户上传一张图片，体系将图片转换为向量后，在向量数据库中进行相似性搜索，快速返回与之相似的图片。这种实践不仅验证了自研数据库的技术可行性，还增强了开发者的成就感和自信心，为进一步优化和拓展数据库功能提供了动力。
3.4 行业未来展望

向量数据库与 AI 的深度融合是未来的重要发展趋势。随着 AI 技术的不断发展，对知识管理和智能搜索的要求越来越高。向量数据库将成为这些新兴技术的焦点组件，例如在 RAG（检索增强天生）技术中，向量数据库可以存储和检索大量的文本向量，为天生式 AI 提供丰富的知

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