致力工控信息安全服务
卓识·网安
初识向量数据库
从年初的火爆到至今持续升温，ChatGPT 及其背后的人工智能大模型引发了全球巨头们之间的新一轮科技竞争。而在这场竞赛背后，同样有一个赛道开始引发大量关注，也就是帮助大模型处理非结构化数据的向量数据库。我们现在来简单聊一聊这个向量数据库吧。
1.向量数据库概述
向量数据是由多个数值组成的序列，可以表示一个数据量的大小和方向。通过Embedding技术，图像、声音、文本都可以被表达为一个高维的向量，比如一张图片可以转换为一个由像素值构成的向量。
向量数据库是一种专门用于存储和查询向量数据的数据库系统。同我们熟悉的关系型数据库如MySQL，Oracle等常用数据库不同，向量数据库属于非关系型数据库（NoSQL）。非关系型数据库没有固定的表结构、数据之间不存在表与表之间的关系、数据之间可以是独立的。
向量数据库与传统关系型数据库协同发展、相互补充。针对传统关系型数据库难以处理的大规模数据、低时延高并发检索、模糊匹配等领域，向量数据库通过将数据以向量形式存储，可以处理高维度，高相似度，高并发的数据来满足特定需求，比较容易和机器学习模型相结合并提供智能化的服务，尤其适用于人工智能领域。
向量数据库支持对向量数据进行以下操作：
a.向量检索：根据给定的向量，找出数据库中与之最相似的向量，例如在图像向量数据库中，用户输入一张图片进行搜索时， 先将这张图片转换为一个向量，通过向量之间的近似检索，找到与输入图片最相似的图片。
b.向量聚类：根据给定的相似度度量，将数据库中的向量分类，例如根据图片的内容或风格，将图片分成不同的主题。
c.向量降维：根据给定的目标维度，将数据库中的高维向量转换成低维向量，以便于可视化或压缩存储。
d.向量计算：根据给定的算法或模型，对数据库中的向量进行计算或分析，例如根据神经网络模型，对图片进行分类或标注。
2.向量数据库原理
向量数据库的部分核心技术主要有以下内容：
a.Embedding 技术
向量数据库将数据存储为向量形式，每个向量代表一个数据对象。向量的维度数取决于数据对象的特征数，例如一张图片可以表示为一个由像素值组成的向量，一个文本可以表示为一个由词频组成的向量。
而Embedding技术就是为了解决文本、图像、音频等非结构数据存储问题的技术。该技术是术将高维度的数据（例如文字、图片、 音频）映射到低维度空间，即把图片、声音和文字转化为向量来表示，将这些向量存储起来就构成向量数据库。
实现Embedding过程的⽅法包括神经⽹络、LSH（局部敏感哈希算法）等，其原理示意图如下：
b.向量索引技术
向量数据维度很高，直接进行全量扫描或者基于树结构的索引会导致效率低下或者内存爆炸。
为了加速查询速度，向量数据库使用向量索引来存储向量数据。向量索引是一种数据结构，可以将向量数据按照一定的规则进行划分和组织，以便快速地进行查询和检索。
向量索引采用近似搜索算法来加速向量的检索，通常利用向量之间的距离或者相似度来检索出与查询向量相近的K个向量，距离度量包括欧式距离、余弦、内积、海明距离，向量索引技术包括 k-d tree（k-dimensional tree）, PQ（乘积量化）, HNSW（可导航小 世界网络）等。
c.分布式系统架构
分布式系统架构解决向量数据规模庞大，单机无法满足存储、计算的需求。
分布式系统是计算机程序的集合，这些程序利用多个节点的计算资源来实现共同的目标，节点通常代表独立的物理硬件设备，但也可代表单独的软件进程或其他递归封装的系统。
d.硬件加速技术
硬件加速技术是解决向量数据计算密集，单纯依靠CPU的计算能力难以满足实时性和并发性的要求。
利用专用硬件来加速向量运算，这些硬件包括GPU， FPGA，AI芯片等，用于提供更高的浮点运算能力和并行处理能力。
3.向量数据库的优缺点
向量数据库与传统的关系型数据库不同，向量数据库使用向量作为基本数据类型，可以高效地处理大规模的复杂数据。其优点有：
a. 处理大规模数据：向量数据库的基本数据类型是向量，使用向量化计算能够比关系型数据库更快地处理大规模的复杂数据。
b.支持高维数据：向量数据库可以处理高维数据，例如图像、音频和视频等，这些数据在传统的关系型数据库中很难处理。
c.支持复杂查询：向量数据库支持复杂的查询操作，例如相似性搜索、聚类分析、降维等，并且速度快、准确度高，而关系型数据库中很难实现复杂操作。
d.易于扩展：向量数据库可以利用分布式、云计算、边缘计算等技术轻松地扩展到多个节点，从而扩大数据处理规模，并提高向量数据的存储、管理和查询的稳定性。
e.高兼容性：向量数据库支持多种类型和格式的向量数据，支持多种语言和平台的接口和工具。
向量数据库是一种非常有前途的数据库技术，它可以高效地处理大规模的复杂数据，并支持复杂的查询操作。但是，由于它是一种相对较新的技术，目前还存在一些限制和挑战。其缺点有：
a.相对较新：向量数据库是一种相对较新的技术，目前市场上的产品和应用还比较少。
b.学习成本高：向量数据库使用向量作为基本数据类型，需要掌握向量化计算的相关知识，学习成本较高。
c.不适用于所有场景：向量数据库适用于处理大规模的复杂数据，但对于一些简单的数据处理场景，传统的关系型数据库可能更加适用。
4.AI与向量数据库
AI 模型在训练过程中，需要将输入数据转化为适合处理的特征表示，通常采用向量形式，以捕捉数据的各种属性和特征。
例如，在图像搜索中，可以将每张图片转换为一个由像素值组成的向量，并将这些向量存储在向量数据库中。然后，当用户输入一张图片进行搜索时，可以将其转换为一个向量，并在向量数据库中进行相似度搜索，以便找到与输入图片最相似的图片。在自然语言处理中，可以使用向量来表示单词或文本的特征，以进行文本分类、情感分析等任务。
向量数据库对于上千万或上亿规模数据的查找非常高效，其他数据库难以提供大规模数据的快速查找。通过优化的数据结构和索引算法，向量数据库能够更有效地存储和检索大规模向量数据，并支持高维度向量的相似度搜索和匹配。对于像 ChatGPT 这样的大模型，这意味着提供更精确和高效的查询结果，以及提升问题回答的准确性和响应速度。
向量是 AI 世界对世间万物的表示形式，随着大模型等AI技术的发展和普及，向量数据的需求一定会得到极大的释放。现阶段，大量的向量数据可能还散落在各种文件中，并没有使用标准的向量数据库去存。但未来，有严谨的数学理论支撑的向量数据，也一定会逐渐下沉到标准的专业的向量数据库中，这样才能使得整个社会的IT成本更低，效率更高。
5.向量数据库的发展趋势
向量数据库是一种新兴的数据库技术，随着人工智能、机器学习、大数据等领域的快速发展，向量数据库的应用前景非常广阔。向量数据库未来预期会在以下几个方面有所发展：
a. 目前向量数据库主要应用于图像搜索、音乐推荐、文本分类等领域，未来可能运用于语音识别、自然语言处理、智能推荐等，在应用领域方面未来会有较多拓展。
b.随着技术不断提升，向量数据库的性能将会进一步提升，会有更快的查询速度、更高的并发处理能力等，性能也应该会有大幅提升。
c. 随着数据泄露和隐私泄露事件的不断发生，数据安全成为了一个非常重要的问题。未来向量数据库将会更加注重数据安全，例如加强数据加密、访问控制等方面的技术应用。
d. 随着云计算技术的不断发展，向量数据库也将会趋向云化，例如将向量数据库部署在云端，提供云服务等。
在的电力行业，电力数据结构复杂、种类繁多。电力数据产生于电力系统的运行监测和企业的运营管理过程中,随着新技术的引进和服务平台的建设,其数据种类也得到了进一步扩充,比如信息系统的语音数据、设备在线监测系统中的视频数据与图像数据等非结构化数据。在做好结构化数据处理的基础上,对非结构化数据的智能分析也存在一些挑战。未来，在通过数据挖掘与机器学习技术进行电力数据分析,挖掘数据背后所蕴含的信息,提取出数据中的关键知识,为企业的战略决策提供支撑的时候，向量数据库的引用和发展也许会在企业将本增效。对于完善信息化管理系统,提高数据的共享、企业的竞争力有着重要的作用,可以使电力数据发挥更大的作用，闪现新的光芒。
