Краткий обзор векторных баз данных

Взрывной рост массивных многомерных (высокоразмерных) данных требует расширенных возможностей для их обработки, хранения и анализа. Это ставит значительные задачи перед традиционными СУБД, которые изначально разрабатывались для автономных машин и плохо приспособлены к работе с высокоразмерными данными. Векторные базы данных предложили практическое решение для управления и анализа высокоразмерных данных: они эффективно извлекают результаты, связанные с запросом, после кодирования различных форм данных (например, текста, изображения и видео) в векторы. Цель данной статьи — представить обзор векторных баз данных. Во-первых, подробно рассматривается рабочий процесс векторных баз данных, включая индексацию и выполнение запросов, с приведением конкретного примера. Далее мы раскрываем связанные методы, применяемые в векторных базах данных, которые являются ключевыми приемами для повышения эффективности поиска и снижения вычислительной нагрузки, в частности алгоритмы поиска по сходству и метрики сходства. Затем мы представляем широко используемые продукты векторных баз данных (например, Pinecone, Chroma и Milvus) и сравниваем их по множеству факторов, которые следует учитывать. Мы также обсуждаем возможные направления будущих исследований в этой области. В заключение, этот обзор обеспечивает всестороннее понимание векторных баз данных для поиска в больших высокоразмерных наборах данных.