Tietokannan eläintarha: eksoottiset tietojen tallennusmoottorit This post is part of , sarja, joka tutkii tarkoituksenmukaisesti rakennettuja tietokantoja, jotka on suunniteltu tiettyihin työmääriin. Jokainen viesti sukeltaa eri tyyppiseen erikoistuneeseen moottoriin, joka selittää ongelman, jonka se ratkaisee, arkkitehtuurinsa takana olevat suunnittelupäätökset, miten se tallentaa ja kyselee tietoja tehokkaasti ja todellisia käyttötapauksia. Tavoitteena on näyttää paitsi mitä nämä tietokannat ovat, mutta miksi ne ovat olemassa ja miten ne toimivat kannen alla. Johdatus have quietly become one of the most important data types in modern systems. Every LLM application, recommendation engine, semantic search feature, image similarity tool, fraud detector, and "find me things like this" workflow ultimately boils down to the same operation: convert some input into a high-dimensional vector, then search for its nearest neighbours. Vektorin asentaminen Pienessä mittakaavassa tämä on yksinkertaista, mutta kun tietomäärä ja ulottuvuus kasvavat, se on sellainen ongelma, joka muuttaa yleiskäyttöisiä tietokantoja savuksi. Vector search workloads have very different characteristics from classical OLTP (Online Transaction Processing) or document-store workloads: Et kysele tarkkoja arvoja, kyselet semanttista samankaltaisuutta. Tiedot elävät sadoissa tai tuhansissa ulottuvuuksissa, joissa perinteinen indeksointi hajoaa. Varastointijälki on valtava, ja puristaminen on välttämätöntä. Syöttöaste on usein sidottu malliputkistoihin, jotka tuottavat jatkuvasti uusia upotuksia. Kyselyt yhdistävät usein vektorin samankaltaisuuden jäsenneltyjen suodattimien kanssa ("Etsi lähimmät kohteet, mutta vain luokassa X, sijainti Y"). This is why vector databases exist. They're not "databases that store vectors", they're purpose-built engines optimized around (ANN) haku, etäpohjainen haku, metatietojen suodatus, korkean läpäisyn syöttö ja elinkaaren hallinta laajamittaisille upotuksille. approximate nearest neighbour Tässä artikkelissa käymme läpi, miten vektoritietokannat on rakennettu, miksi ne näyttävät niin kuin ne tekevät, mihin indeksointitekniikoihin ne luottavat, miten kyselyt toteutetaan, mitkä kompromissit ovat tärkeitä ja missä nämä järjestelmät loistavat tai kamppailevat käytännössä. Miksi yleiskäyttöiset tietokannat taistelevat Jopa kaikkein luotettavimmat suhteelliset ja asiakirjoihin suuntautuneet tietokannat törmäävät, kun he kohtaavat vektorin hakutyön kuormituksia. Korkealaatuisten upotusten kuvioita ja mittakaavaa koskevat perustavanlaatuiset rajoitukset järjestelmissä, jotka on suunniteltu täsmälliseen tai matalan ulottuvuuden indeksointiin. Korkean ulottuvuuden samankaltaisuuden kyselyt Vektorin haku on pohjimmiltaan samankaltaisuutta, ei yhtäläisyyksiä. Toisin kuin perinteinen SQL-kysely, joka etsii arvoa tai alueita, vektorikysely kysyy yleensä: Mitkä vektorit ovat lähimpänä tätä jonkin etäisyysmetriikan mukaan? Mitkä vektorit ovat lähimpänä tätä jonkin etäisyysmetriikan mukaan? Yleiskäyttöön tarkoitetut tietokannat on optimoitu täsmällisiin tai matalan ulottuvuuden kyselyihin.Indexit, kuten B-puut tai hash-kartat, eroavat toisistaan suurina ulottuvuuksina - ilmiö tunnetaan nimellä Kun mitat lisääntyvät, lähes kaikki kohdat näyttävät olevan yhtä kaukana, mikä tekee skannauksista ja perinteisistä indekseistä entistä tehottomampia. curse of dimensionality Approximate Nearest Neighbour Workload At scale, brute-force searches across millions or billions of embeddings are computationally infeasible: Each query requires computing distances (e.g., cosine similarity, Euclidean distance) to every candidate vector. Korkean ulottuvuuden vektorit (usein 128–2048 ulottuvuutta tai enemmän) ovat kalliita sekä CPU/GPU-syklin että muistin kaistanleveyden osalta. Yleiskäyttöön tarkoitetut myymälät eivät tarjoa alkuperäisiä kiihdytys- tai leikkausstrategioita, jolloin sovellukset toteuttavat kalliita sovelluspuolisia suodatuksia. Approximate Nearest Neighbour (ANN) -algoritmit ratkaisevat tämän, mutta yleiskäyttöiset tietokannat eivät toteuta niitä. Metatietojen suodatus ja hybridikysely Vector searches rarely occur in isolation. Most real-world applications require hybrid queries, such as: "Find items similar to this embedding, but only within category X or date range Y." Etsi tämän kyselyn lähimmät vektorit, jotka on suodatettu tunnisteilla tai käyttäjän ominaisuuksilla. Relational databases can filter metadata efficiently, but they cannot combine these filters with high-dimensional distance calculations without either brute-force scanning or complex application-level pipelines. Integraatio mittakaavassa Nykyaikaiset vektoriputket voivat tuottaa jatkuvasti upotuksia: Mallit tuottavat upotuksia reaaliajassa uusien asiakirjojen, kuvien tai käyttäjän vuorovaikutusten osalta. Miljoonat upotukset päivässä voivat nopeasti kyllästää varastointi- ja indeksointiputkia. General-purpose databases lack optimized write paths for high-dimensional vectors, often requiring bulky serialization and losing performance at scale. Storage and Compression Challenges Embeddings ovat tiheitä, korkean ulottuvuuden kelluva-piste-vektoreita. Naive tallennus relaatiotaulukoissa tai JSON-asiakirjoissa johtaa: Suuret tallennusjäljet (satoja GB: tä TB: hen miljoonille vektorille). Poor cache locality and memory efficiency. Slow scan performance, especially if vectors are stored in row-major formats instead of columnar or block-aligned layouts optimized for similarity search. Erikoistuneet vektoritietokannat toteuttavat pakkausta, kvantisointia tai lohkokeskeisiä tallennusjärjestelmiä levyn ja muistin käytön vähentämiseksi ja kyselyn tarkkuuden ylläpitämiseksi. Summary Yleishyödylliset relaatio- ja asiakirjakaupat ovat luotettavia täsmällisiin tai pienimuotoisiin kyselyihin, mutta vektorin hakutyöt ovat ainutlaatuisia haasteita: Korkealaatuiset, samankaltaisuuteen perustuvat kyselyt, jotka rikkovat perinteisiä indeksejä. Expensive distance computations across large datasets. Hybridikysely yhdistää vektorin samankaltaisuuden metatietojen suodattamiseen. Korkeat saostusnopeudet liittyvät putkien upottamiseen. Storage and memory efficiency demands. Nämä haasteet oikeuttavat vektoritietokantojen syntymisen: tarkoituksellisesti rakennettuja moottoreita, jotka on suunniteltu tallentamaan, indeksoimaan ja kyselemään upotuksia tehokkaasti tukemalla metatietojen suodattimia, suurta läpäisevyyttä ja skaalautuvia lähimpien naapureiden algoritmeja. Core Architecture Vector databases are built to handle high-dimensional embeddings efficiently, addressing both the computational and storage challenges that general-purpose systems cannot. Their architecture revolves around optimized storage, indexing, and query execution tailored to similarity search workloads. Varastointi layout Toisin kuin suhteelliset tietokannat, vektoritietokannat hyväksyvät tallennusmuotoja, jotka priorisoivat sekä muistin tehokkuutta että nopeita etälaskentoja: Tiheä vektorin tallennus: Sisäänrakennukset tallennetaan samanaikaisina float- tai kvantisoitujen kokonaismäärien sarjoina, mikä parantaa välimuistipaikkaa ja mahdollistaa SIMD- tai GPU-kiihdytyksen. Block-aligned layouts: Vektorit ryhmitellään lohkoihin helpottamaan etäisyyksien erälaskentaa, vähentämään I/O-ylijäämää ja hyödyntämään vektorisoituja laitteisto-ohjeita. : Recent or frequently queried vectors may reside in RAM for low-latency access, while older or less critical vectors are persisted on disk with fast retrieval mechanisms. Hybrid memory and disk storage Kvantisointi ja puristus: Tekniikat, kuten tuotteen kvantisointi (PQ), skaalaarinen kvantisointi tai HNSW-pohjainen leikkaus, vähentävät tallennustilaa ja nopeuttavat etäisyyslaskelmia vähäisellä tarkkuuden menetyksellä. Nämä tallennusvaihtoehdot mahdollistavat vektoritietokantojen skaalaamisen miljardeihin upotuksiin uhraamatta kyselyn suorituskykyä. Indexing Strategies Efficient indexing is critical for fast similarity search: : Indexes like (Hierarchical Navigable Small Worlds), (Inverted File Index), or enable sub-linear search times in high-dimensional spaces. Approximate Nearest Neighbour (ANN) structures HNSW IVF PQ-based graphs Metadata-tietoiset indeksit: Toissijaiset indeksit seuraavat kategoriallisia tai ajallisia ominaisuuksia, mikä mahdollistaa hybridikyselyt, jotka suodattavat upotuksia tunnisteilla ennen vektorin etäisyyden laskelmien suorittamista. : Some systems maintain coarse-grained partitioning first (e.g., via clustering) and then fine-grained graph traversal within partitions, balancing query speed and memory usage. Multi-level indexes Dynaamiset päivitykset: Indeksit on suunniteltu käsittelemään uusien vektorien reaaliaikaista lisäämistä ilman täydellisiä uudelleenrakennuksia ja säilyttämään reagointikyky korkeissa kulutuskuormissa. Yhdessä nämä rakenteet mahdollistavat vektoritietokantojen ANN-haun miljoonien tai miljardien vektorien yli millisekunnin mittaisella latenssilla. Query-Aware Compression Vector databases often store embeddings in compressed formats, enabling efficient computation without fully decompressing: : Splits each vector into sub-vectors and encodes each sub-vector with a compact codebook. Distance calculations can then be approximated directly in the compressed domain. Product quantization (PQ) Binaarinen hashing / Hamming-sisällöt: Korkean ulottuvuuden vektorit muunnetaan binaariksi koodeiksi mahdollistamaan erittäin nopeat etäisyyslaskelmat käyttämällä Hamming-etäisyyttä. : Index structures like can store edge lists and vector representations in quantized form, reducing memory footprint while preserving search quality. Graph-aware compression HNSW These techniques reduce both RAM usage and disk I/O, critical for large-scale vector datasets. Hybrid Filtering and Search Reaalimaailman sovellukset vaativat usein vektorin samankaltaisuuden ja jäsennellyn suodattamisen yhdistelmää: : Indexes can integrate metadata constraints (e.g., category, date, owner) to prune candidate vectors before computing distances. Filtered ANN search : Some databases support queries that combine multiple vectors or modalities (e.g., image + text embeddings) while respecting filter criteria. Multi-modal queries : Distance computations are performed only on a subset of candidates returned from the ANN index, balancing speed and accuracy. Lazy evaluation This hybrid approach ensures that vector databases are not just fast for raw similarity search but practical for complex application queries. Yhteenveto Vektoritietokantojen ydinarkkitehtuuri perustuu: Liitännäinen, välimuistiystävällinen varastointi tiheille upotuksille. ANN-based indexing structures for sub-linear high-dimensional search. Query-aware compression and quantization to reduce memory and computation costs. Metadata integration and hybrid filtering to support real-world application requirements. By combining these elements, vector databases achieve fast, scalable similarity search while managing storage, memory, and computational efficiency in ways that general-purpose databases cannot match. Query Execution ja mallit Vektoritietokannat on suunniteltu samankaltaisuuden etsimisen ainutlaatuisten vaatimusten ympärille korkean ulottuvuuden tiloissa. Kyselyihin liittyy tyypillisesti tiettyyn upottamiseen lähimpien vektorien löytäminen, usein yhdistettynä suodattimien tai aggregaatioiden kanssa. Yleiset kyselytyypit k-Nearest Neighbor (k-NN) Search Fetch the top k vectors most similar to a query embedding, according to a distance metric (e.g., cosine similarity, Euclidean distance, inner product). Esimerkki: Etsi 10 samankaltaisinta tuotekuvaa uuteen lataukseen. Optimized by: ANN indexes (HNSW, IVF, PQ) that prune the search space and avoid scanning all vectors. Range / Radius Search Etsi kaikki vektorit määritetyn etäisyyden kynnyksen sisällä kyselyn upottamisesta. Example: Returning all text embeddings within a similarity score > 0.8 for semantic search. Optimized by: Multi-level index traversal with early pruning based on approximate distance bounds. Filtered / Hybrid Queries Yhdistä vektorin samankaltaisuuden etsiminen metatietojen tai ominaisuuksien jäsenneltyjen suodattimien kanssa. Example: Find the closest 5 product embeddings in the "electronics" category with a price < $500. Optimoitu: Ennalta suodatetaan ehdokkaita käyttämällä toissijaisia indeksejä ja suoritetaan sitten ANN-haku pienennettyyn joukkoon. Batch Search Execute multiple vector queries simultaneously, often in parallel. Esimerkki: Samankaltaisuushaun suorittaminen sadoille käyttäjän kyselyille suositusputkessa. Optimoitu: Vektoroitu laskenta, jossa hyödynnetään SIMD- tai GPU-kiihdytystä ja indeksien eräsiirtoa. Query -toimintastrategiat Vector databases translate high-level queries into efficient execution plans tailored for high-dimensional search: Candidate Selection via ANN Index The index identifies a subset of promising vectors rather than scanning all embeddings. HNSW- tai IVF-osat ohjaavat hakua vektoritilan asiaankuuluviin alueisiin. Distance Computation Tarkat etäisyydet lasketaan vain ehdokasvektoreille. Jotkut järjestelmät suorittavat laskelmia suoraan pakattuun verkkotunnukseen (PQ tai binary embeddings) vähentääkseen CPU-kustannuksia. Parallel and GPU Execution Kyselyt suoritetaan usein rinnakkain indeksiosioiden, CPU-ytimien tai GPU-syötteiden välillä. Large-scale search over millions of vectors benefits significantly from hardware acceleration. Hybrid Filtering Metadata or category filters are applied either before or during candidate selection. Vähentää tarpeettomia etäisyyslaskelmia ja varmistaa tulosten merkityksellisyyden. Dynamic Updates Indices are maintained dynamically, allowing real-time insertion of new vectors without full rebuilds. Ensures query latency remains low even as the dataset grows continuously. Example Query Patterns : Find the top 10 most similar embeddings to a query image. Single vector search : Return nearest neighbors for a text embedding in a specific language or category. Filtered similarity Batch Recommendation: Laske top-N-suosituksia sadoille käyttäjille samanaikaisesti. Hybridi monimodaalinen haku: Etsi kyselyn vektorin lähimmät vastaukset, jotka täyttävät myös ominaisuusrajoitukset (esim. hinta, päivämäärä, tunnisteet). Key Takeaways Vektoritietokannan kyselyt eroavat perinteisistä suhteellisista kyselyistä: Most searches rely on approximate distance computations over high-dimensional embeddings. Tehokas kyselyn suorittaminen riippuu ANN-indekseistä, pakatusta tallennuksesta ja laitteiston kiihdytyksestä. Real-world applications often combine vector similarity with structured metadata filtering. Batch and hybrid query support is essential for scalable recommendation, search, and personalization pipelines. By aligning execution strategies with the structure of embedding spaces and leveraging specialized indexes, vector databases achieve sub-linear search times and millisecond-scale response, even for billions of vectors. Popular Vector Database Engines Useita tarkoitukseen rakennettuja vektoritietokantoja on syntynyt käsittelemään suurikokoisen samankaltaisuuden etsinnän haasteita, joista jokainen on optimoitu skaalaukseen, kyselyn viiveeseen ja integrointiin muihin tietojärjestelmiin. Milosevic Overview: Milvus on avoimen lähdekoodin vektoritietokanta, joka on suunniteltu laajamittaiseen samankaltaisuuden etsimiseen.Se tukee useita ANN-indeksityyppejä, kilpailukykyisiä kyselyitä ja integraatiota sekä CPU:n että GPU:n kiihdytykseen. Architecture Highlights: : Hybrid approach with in-memory and disk-based vector storage. Storage engine : Supports HNSW, IVF, PQ, and binary indexes for flexible trade-offs between speed and accuracy. Indexes Kysymysten suorittaminen: reaaliaikainen ja erän samankaltaisuuden etsiminen suodatettujen kyselyiden tuella. Laajennettavuus: Horisontaalinen skaalaaminen Milvus-klusterin ja sharding-tuen avulla. Trade-offs: Excellent for large-scale, real-time vector search workloads. Requires tuning index types and parameters to balance speed and recall. GPU acceleration improves throughput but increases infrastructure complexity. Use Cases: Recommendation engines, multimedia search (images, videos), NLP semantic search. Heikkiläiset Overview: Weaviate on avoimen lähdekoodin vektorin hakukone, jolla on vahva integrointi jäsenneltyihin tietoihin ja koneoppimisputkistoihin. Architecture Highlights: : Combines vectors with structured objects for hybrid queries. Storage engine Indeksit: HNSW-pohjaiset ANN-indeksit, jotka on optimoitu matalan viiveen etsintään. : Integrates filtering on object properties with vector similarity search. Query execution ML-integraatio: Tukee sisäänrakennettujen mallien tai ulkoisten putkistojen kautta tapahtuvaa upottamista. Trade-offs: Excellent for applications combining vector search with structured metadata. Less optimized for extreme-scale datasets compared to Milvus or FAISS clusters. Haun suorituskyky voi riippua yhdistettyjen suodattimien monimutkaisuudesta. Use Cases: Semantic search in knowledge bases, enterprise search, AI-powered chatbots. Pinecone Overview: Pinecone on hallittu vektoritietokantapalvelu, jossa keskitytään toiminnan yksinkertaisuuteen, matalan viiveen etsimiseen ja skaalautuvuuteen tuotantotyökuormille. Architecture Highlights: : Fully managed cloud infrastructure with automated replication and scaling. Storage engine Indeksit: Tarjoaa useita ANN-vaihtoehtoja, jotka poistavat monimutkaisuuden käyttäjiltä. : Automatic vector indexing, hybrid search, and batch queries. Query execution : SLA-backed uptime, automatic failover, and consistency guarantees. Monitoring & reliability Trade-offs: Fully managed, reducing operational overhead. Less flexibility in index tuning compared to open-source engines. Cost scales with dataset size and query volume. Use Cases: Reaaliaikaiset suositukset, personointimoottorit, semanttinen haku yrityssovelluksiin. FAISS Overview: FAISS on kirjasto tehokkaaseen samankaltaisuuden etsimiseen tiheiden vektoreiden yli. Toisin kuin täydelliset tietokantamot, se tarjoaa rakennuspalikoita ANN-haun integroimiseksi mukautettuihin järjestelmiin. Architecture Highlights: : In-memory with optional persistence. Storage engine : Supports IVF, HNSW, PQ, and combinations for memory-efficient search. Indexes : Highly optimized CPU and GPU kernels for fast distance computation. Query execution : Designed for research and production pipelines with custom integrations. Scalability Trade-offs: Extremely fast and flexible for custom applications. Lacks built-in metadata storage, transaction support, or full DB features. Requires additional engineering for distributed deployment and persistence. Use Cases: Large-scale research experiments, AI model embeddings search, custom recommendation systems. Other Notable Engines VESPA: reaaliaikainen hakukone, joka tukee vektorin hakuja jäsenneltyjen kyselyiden rinnalla. Qdrant: Avoimen lähdekoodin vektoritietokanta, joka on optimoitu hybridihakuun ja helppoon integrointiin ML-työnkulkuihin. : Adds vector similarity search capabilities to Redis, allowing hybrid queries and fast in-memory search. RedisVector / RedisAI VESPA Qdrant RedisVector / RedisAI Key Takeaways Vaikka jokaisella vektoritietokannalla on omat vahvuutensa ja kompromissinsa, niillä on yhteisiä ominaisuuksia: : Optimized for ANN search, often in combination with compressed or quantized representations. Vector-focused storage : Ability to combine similarity search with structured metadata filters. Hybrid query support : From in-memory single-node searches to distributed clusters handling billions of embeddings. Scalability : Speed, accuracy, and cost must be balanced based on workload, dataset size, and latency requirements. Trade-offs Selecting the right vector database depends on use case requirements: whether you need full operational simplicity, extreme scalability, hybrid queries, or tight ML integration. Understanding these distinctions allows engineers to choose the best engine for their high-dimensional search workloads, rather than relying on general-purpose databases or custom implementations. Trade-offs and Considerations Vektoritietokannat ovat erinomaisia työkuormissa, joissa on mukana korkean ulottuvuuden samankaltaisuuden etsiminen, mutta niiden optimoinnissa on kompromisseja. Näiden kompromissejen ymmärtäminen on välttämätöntä, kun valitset tai suunnittelet vektoritietokannan sovelluksellesi. Accuracy vs. Latency Approximate nearest neighbor (ANN) indexes provide sub-linear query time, enabling fast searches over billions of vectors. Kuitenkin nopeammat indeksit (kuten HNSW tai IVF + PQ) voivat palauttaa arvioituja tuloksia, mahdollisesti puuttuvat tarkat naapurit. Engineers must balance search speed with recall requirements. In some applications, slightly lower accuracy is acceptable for much faster queries, while others require near-perfect matches. Storage Efficiency vs. Query Speed Monet vektoritietokannat käyttävät kvantisointia, puristusta tai ulottuvuuden pienentämistä tallennusjäljen vähentämiseksi. Aggressive compression lowers disk and memory usage but can increase query latency or reduce search accuracy. Choosing the right index type and vector representation is critical: dense embeddings may need more storage but allow higher accuracy, while compact representations reduce cost but may degrade results. Hybrid Search Trade-offs Modern vector databases support filtering on structured metadata alongside vector similarity search. Hybrid queries can add complexity, increasing latency or requiring additional indexing. Designers must weigh the benefit of richer queries against the performance impact of combining vector and structured filters. Scalability Considerations Some engines (e.g., Milvus, Pinecone) scale horizontally via sharding, replication, or GPU clusters. Jaetut järjestelmät lisäävät operatiivista monimutkaisuutta, mukaan lukien verkon ylivalvonta, johdonmukaisuuden hallinta ja virhetoleranssi. Pienempiä tietokokonaisuuksia voidaan käsitellä tehokkaasti yhden solmun tai muistin sisällä (esim. FAISS), jolloin vältetään hajautettujen klustereiden ylittäminen. Operatiivinen monimutkaisuus Open-source vector databases require domain knowledge for tuning index parameters, embedding storage, and query optimization. Managed services like Pinecone reduce operational burden but limit low-level control over index configurations or hardware choices. Backup, replication, and monitoring strategies vary across engines; engineers must plan for persistence and reliability in production workloads. Embedding Lifecycle and Updates Vektoritietokannat optimoidaan usein raskaisiin työkuormituksiin, joissa vektorit päivitetään harvoin. Usein päivitykset tai poistot voivat heikentää indeksien suorituskykyä tai vaatia kalliita uudelleenrakennuksia. Käyttötapaukset, joissa on dynaamisia upotuksia (esim. käyttäjäprofiilit suositussysteemissä), edellyttävät huolellista strategiaa kyselyn suorituskyvyn ylläpitämiseksi. Cost vs. Performance GPU-kiihdytys parantaa läpäisevyyttä ja alentaa latenssia, mutta lisää infrastruktuurikustannuksia. Distributed storage and indexing also add operational expense. Decisions around performance, recall, and hardware resources must align with application requirements and budget constraints. Key Takeaways Vector databases excel when workloads involve high-dimensional similarity search at scale, but no single engine fits every scenario. Engineers must balance accuracy, latency, storage efficiency, scalability, operational complexity, and cost. Consider query patterns, update frequency, hybrid filtering, and embedding characteristics when selecting an engine. Understanding these trade-offs ensures that vector search applications deliver relevant results efficiently, while avoiding bottlenecks or excessive operational overhead. Use Cases and Real-World Examples Vector databases are not just theoretical tools, they solve practical, high-dimensional search problems across industries. Below are concrete scenarios illustrating why purpose-built vector search engines are indispensable: Semantic Search and Document Retrieval Yritys haluaa antaa käyttäjille mahdollisuuden etsiä suurta tekstiä tai tietokantoja merkityksen sijasta tarkkojen avainsanojen sijasta. Scenario Challenges: Korkealaatuiset upotukset asiakirjoihin ja kyselyihin Large-scale search over millions of vectors Low-latency responses for interactive applications Vector Database Benefits: ANN-indeksit, kuten HNSW tai IVF+PQ, mahdollistavat nopeat semanttiset samankaltaisuuden hakut. Metatietojen suodattaminen (esimerkiksi asiakirjatyyppi, päivämäärä) tukee hybridikyselyitä. Scalable vector storage sopii jatkuvasti kasvavaan corporaan. : A customer support platform uses Milvus to index millions of support tickets and FAQs. Users can ask questions in natural language, and the system retrieves semantically relevant answers in milliseconds. Example Suositusjärjestelmät : An e-commerce platform wants to suggest products based on user behavior, item embeddings, or content features. Scenario Challenges: Generating embeddings for millions of users and products Real-time retrieval of similar items for personalized recommendations Hybrid filtering combining vector similarity and categorical constraints (e.g., in-stock, region) Vector Database Benefits: Efficient similarity search over large embedding spaces. Tukee metatietojen suodattamista kontekstuaalisiin suosituksiin. Käsittelee dynaamisia päivityksiä uusille kohteille ja käyttäjän mieltymysten muutoksille. Suoratoistopalvelu hyödyntää FAISSia tarjoamaan reaaliaikaisia sisältösuosituksia käyttämällä elokuviin, esityksiin ja käyttäjän mieltymyksiin liittyviä vektoripohjaisia upotuksia osallistumisen parantamiseksi. Example Kuvan, äänen ja videon haku : A media platform wants users to search for images or video clips using example content instead of keywords. Scenario Challenges: High-dimensional embeddings for visual or audio features Samankaltaisuuden etsiminen miljoonien tiedotusvälineiden välillä Alhaisen viiveen vastaus interaktiiviseen tutkimukseen Vector Database Benefits: Stores and indexes embeddings from CNNs, transformers, or other feature extractors. ANN search enables fast retrieval of visually or auditorily similar content. Scales GPU-kiihdytyksellä suurille mediakokoelmille. Verkkokauppias käyttää Pineconea, jotta käyttäjät voivat ladata valokuvia vaatteista ja löytää visuaalisesti samankaltaisia tuotteita välittömästi. Example Fraud Detection and Anomaly Detection Rahoituslaitosten on havaittava epäilyttäviä liiketoimia tai malleja reaaliajassa. Scenario Challenges: Sisällytykset, jotka edustavat transaktiomalleja tai käyttäjän käyttäytymistä Continuous ingestion of high-dimensional data streams Poikkeavuuksien tai epätavallisten samankaltaisuuksien havaitseminen tilien välillä Vector Database Benefits: ANN search identifies nearest neighbors in embedding space quickly. Helps detect outliers or clusters of suspicious activity. Voit integroida metatietojen suodattimia rajoittaaksesi hakuja asiaankuuluviin konteksteihin. Pankki käyttää Milvusta valvomaan transaktioiden upottamista, merkitsemällä epätavallisia kuvioita, jotka poikkeavat tyypillisestä käyttäjien käyttäytymisestä, mikä mahdollistaa petosten varhaisen havaitsemisen. Example Conversational AI and Chatbots Yhtiö haluaa parantaa chatbotia kontekstuaalisella ymmärryksellä ja hakukoneiden lisääntyneellä sukupolvella. Scenario Challenges: Suuret upotukset keskusteluhistoriaan, asiakirjoihin tai FAQ-tiedostoihin Käyttäjäpyyntöjen vastaaminen kaikkein merkityksellisimpään kontekstiin tekoälyn vastauksen tuottamiseksi Alhaisen viiveen etsintä live-yhteyksissä Vector Database Benefits: Nopea samankaltaisuuden haku löytääksesi asiaankuuluvat kohdat tai aiemmat vuorovaikutukset. Supports hybrid filtering for domain-specific context (e.g., product manuals, policies). Mahdollistaa skaalautuvien, reaaliaikaisten RAG-työnkulkujen. : A SaaS company integrates Pinecone with a large language model to provide contextual, accurate, and fast answers to user queries, improving support efficiency and satisfaction. Example Example Workflow: Building a Semantic Search Engine with Milvus This section provides a concrete end-to-end example of a vector search workflow, using Milvus to illustrate how data moves from embedding generation to similarity search, highlighting architecture and optimizations discussed earlier. Käsikirjoitus We want to build a semantic search engine for a knowledge base containing 1 million documents. Users will enter natural language queries, and the system will return the most semantically relevant documents. The workflow covers: Sukupolven sisällyttäminen Vector storage and indexing Toiveiden toteuttaminen Hybrid filtering Retrieval and presentation Following this workflow demonstrates how a vector database enables fast, accurate similarity search at scale. Step 1: Embedding Generation Each document is transformed into a high-dimensional vector using a transformer model (e.g., ) ja Päätös Bert from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2') document_embedding = model.encode("The quick brown fox jumps over the lazy dog") Key Concepts Illustrated: Converts unstructured text into fixed-size numeric vectors. Tallentaa semanttisen merkityksen, joka mahdollistaa samankaltaisuuden perusteella tapahtuvan etsinnän. Embeddings are the core data type stored in vector databases. Step 2: Vector Storage and Indexing Vectors are stored in Milvus with an ANN index (HNSW): from pymilvus import connections, FieldSchema, CollectionSchema, DataType, Collection connections.connect("default", host="localhost", port="19530") fields = [ FieldSchema(name="doc_id", dtype=DataType.INT64, is_primary=True), FieldSchema(name="embedding", dtype=DataType.FLOAT_VECTOR, dim=384) ] schema = CollectionSchema(fields, description="Knowledge Base Vectors") collection = Collection("kb_vectors", schema) collection.insert([list(range(1_000_000)), embeddings]) collection.create_index("embedding", {"index_type": "HNSW", "metric_type": "COSINE"}) Storage Highlights: ANN-indeksi mahdollistaa sublineaarisen samankaltaisuuden etsimisen miljoonien vektorien välillä. Supports incremental inserts for dynamic document collections. Tehokas levyn ja muistin hallinta suurikokoisille tiedoille. Step 3: Query Execution A user submits a query: query_embedding = model.encode("How do I reset my password?") results = collection.search([query_embedding], "embedding", param={"metric_type":"COSINE"}, limit=5) Execution Steps: Muuntaa kysely sisäänrakennetuksi tilaksi. ANN hakee lähimmät naapurit tehokkaasti HNSW: n avulla. Tulokset luokitellaan samankaltaisuuden perusteella. Only top-k results returned for low-latency response. Step 4: Hybrid Filtering Optionally, filter results by metadata, e.g., document category or publication date: results = collection.search( [query_embedding], "embedding", expr="category == 'FAQ' && publish_date > '2025-01-01'", param={"metric_type":"COSINE"}, limit=5 ) Highlights: Yhdistää vektorin samankaltaisuuden perinteisten ominaisuussuodattimien kanssa. Enables precise, context-aware retrieval. Vähentää merkityksettömiä tuloksia hyödyntäen samalla ANN:n tehokkuutta. Step 5: Retrieval and Presentation The system returns document IDs and similarity scores, which are then mapped back to full documents: for res in results[0]: print(f"Doc ID: {res.id}, Score: {res.score}") Tuotantoa : Fast, semantically relevant results displayed to users. Matala latenssi mahdollistaa interaktiivisen hakukokemuksen. System can scale horizontally with additional nodes or shards for larger datasets. Tärkeimmät käsitteet kuvattu : From raw text → embeddings → storage → similarity search → filtered results. End-to-end vector workflow ANN-indeksit: Tarjoaa sublineaarisen kyselyn suorituskyvyn miljoonilla vektorilla. : Combines vector similarity with traditional attributes for precise results. Hybrid filtering : Supports incremental inserts, sharding, and distributed deployment. Scalability By following this workflow, engineers can build production-grade semantic search engines, recommendation systems, or retrieval-augmented applications using vector databases like Milvus, Pinecone, or FAISS. Conclusion Vector databases are purpose-built engines designed for high-dimensional search, enabling fast and accurate similarity queries over massive datasets. By combining efficient storage, indexing structures like HNSW or IVF, and optimized query execution, they handle workloads that general-purpose databases struggle with. Understanding the core principles: embedding generation, vector indexing, and approximate nearest neighbor search helps engineers choose the right vector database and design effective semantic search or recommendation systems.
