Az adatbázis állatkertje: Egzotikus adat tároló motorok Ez a cikk része a , a series exploring purpose-built databases engineered for specific workloads. Each post dives into a different type of specialized engine, explaining the problem it solves, the design decisions behind its architecture, how it stores and queries data efficiently, and real-world use cases. The goal is to show not just what these databases are, but why they exist and how they work under the hood. Bevezetés Minden LLM alkalmazás, ajánlás motor, szemantikus keresési funkció, kép hasonlóság eszközt, csalás detektor, és a "találd meg a dolgokat, mint ez" munkafolyamat végső soron forralja le ugyanazt a műveletet: átalakítani néhány bemenet egy nagy-dimenziós vektor, majd keresse meg a legközelebbi szomszédok. Vektor beágyazás Kis léptékben ez egyszerű, de ahogy az adatok mennyisége és dimenzióssága növekszik, ez az a fajta probléma, amely az általános célú adatbázisokat füstjévé teszi. A vektoros keresési munkaterhelések nagyon eltérő tulajdonságokkal rendelkeznek a klasszikus OLTP (Online Transaction Processing) vagy dokumentumtár munkaterheléseitől: You're not querying for exact values, you're querying for semantic similarity. Az adatok több százezer dimenzióban élnek, ahol a hagyományos indexelés megszakad. The storage footprint is huge, and compression becomes essential. A bevitel mértéke gyakran kötődik a modellvezetékekhez, amelyek folyamatosan új beágyazásokat állítanak elő. A lekérdezések gyakran kombinálják a vektor hasonlóságát a strukturált szűrőkkel („találd meg a legközelebbi elemeket, de csak az X kategóriában, Y helyen”). This is why vector databases exist. They're not "databases that store vectors", they're purpose-built engines optimized around (ANN) keresés, távoli keresés, metadatok szűrése, nagy átviteli bevitel és életciklus menedzsment a méretű beágyazásokhoz. A legközelebbi szomszéd Ebben a cikkben megvizsgáljuk, hogyan vannak felépítve a vektor adatbázisok, miért néznek ki úgy, ahogy csinálják, milyen indexelési technikákra támaszkodnak, hogyan hajtják végre a lekérdezéseket, milyen kompromisszumok számítanak, és hol ragyognak vagy küzdenek ezek a rendszerek a gyakorlatban. Why General-Purpose Databases Struggle Még a legmegbízhatóbb relációs és dokumentumorientált adatbázisok is szembesülnek a vektoros keresési munkaterhelésekkel.A nagyméretű beágyazások mintái és skálája alapvető korlátozásokat tár fel a pontos vagy alacsony dimenziós indexelésre tervezett rendszerekben. Magas dimenziós hasonlóságok A vektorkeresés alapvetően a hasonlóságról szól, nem pedig az egyenlőségről.A hagyományos SQL lekérdezésektől eltérően, amely egy értéket vagy tartományt keres, a vektor lekérdezés általában a következőket kéri: Mely vektorok a legközelebb állnak ehhez a távolságmérő szerint? Mely vektorok a legközelebb állnak ehhez a távolságmérő szerint? General-purpose databases are optimized for exact-match or low-dimensional range queries. Indexes like B-trees or hash maps fall apart in high dimensions - a phenomenon known as the Ahogy a dimenziók növekednek, szinte minden pont egyenlő távolságot mutat, így a szkennelés és a hagyományos indexek egyre hatástalanabbá válnak. curse of dimensionality A legközelebbi szomszéd munkahelye A nagyságrendben a bruttó erő keresése több millió vagy milliárd beágyazáson keresztül számítástechnikai szempontból megvalósíthatatlan: Minden lekérdezés számítási távolságokat (például koszin hasonlóság, Euclid távolság) igényel minden jelölt vektorhoz. A nagyméretű vektorok (gyakran 128–2048 vagy annál nagyobb méretűek) esetében ez költséges mind a CPU/GPU ciklusok, mind a memória sávszélesség tekintetében. Az általános célú áruházak nem kínálnak natív gyorsítási vagy vágási stratégiákat, így az alkalmazások drága alkalmazásoldali szűrést hajtanak végre. Approximate Nearest Neighbour (ANN) algorithms solve this, but general-purpose databases do not implement them. Without ANN, even modest datasets produce query latencies measured in seconds or minutes rather than milliseconds. Metadata szűrés és hibrid lekérdezések Vector searches rarely occur in isolation. Most real-world applications require hybrid queries, such as: "Válasszon a beágyazáshoz hasonló elemeket, de csak az X kategóriában vagy az Y dátumtartományban." "A lekérdezéshez legközelebbi vektorokat találja meg, címkék vagy felhasználói attribútumok alapján szűrve." A relációs adatbázisok hatékonyan szűrhetik a metaadatokat, de nem kombinálhatják ezeket a szűrőket a nagyméretű távolsági számításokkal bruttó erő vizsgálata vagy összetett alkalmazásszintű csővezetékek nélkül. Fogyasztás a skálán A modern vektorcsövek folyamatosan beágyazásokat tudnak előállítani: A modellek valós idejű beágyazásokat hoznak létre új dokumentumok, képek vagy felhasználói interakciókhoz. Naponta több millió beágyazás gyorsan telítheti el a tárolási és indexelési csővezetékeket. Az általános célú adatbázisok nem rendelkeznek optimalizált írási útvonalakkal a nagyméretű vektorok számára, gyakran igényelnek nagy mennyiségű sorozatot és elveszítik a teljesítményt a skálán. Tárolási és tömörítési kihívások Embeddings are dense, high-dimensional floating-point vectors. Naive storage in relational tables or JSON documents results in: Nagy tárolási lábnyomok (száz GB-tól TB-ig több millió vektor esetében). Gyenge cache lokalizáció és memória hatékonyság. Slow scan performance, especially if vectors are stored in row-major formats instead of columnar or block-aligned layouts optimized for similarity search. Specialized vector databases implement compression, quantization, or block-oriented storage schemes to reduce disk and memory usage while maintaining query accuracy. Summary Az általános célú relációs és dokumentumtárak megbízhatóak a pontos vagy alacsony dimenziós lekérdezésekhez, de a vektoros keresési munkaterhelések egyedülálló kihívásokat jelentenek: High-dimensional, similarity-based queries that break traditional indexes. Drága távolsági számítások nagy adatkészletek között. Hibrid lekérdezések, amelyek kombinálják a vektor hasonlóságát a metadatok szűrésével. High ingestion rates tied to embedding pipelines. Storage and memory efficiency demands. These challenges justify the emergence of vector databases: purpose-built engines designed to efficiently store, index, and query embeddings while supporting metadata filters, high throughput, and scalable approximate nearest neighbour algorithms. Core Architecture A vektoros adatbázisok a nagyméretű beágyazás hatékony kezelésére vannak kialakítva, megoldva mind a számítási, mind a tárolási kihívásokat, amelyeket az általános célú rendszerek nem tudnak. tárolási layout Unlike relational databases, vector databases adopt storage formats that prioritize both memory efficiency and fast distance computations: Sűrű vektor tárolás: A beágyazásokat a floatok vagy a kvantált egészek egymást követő sorozataiként tárolják, javítva a gyorsítótár lokalizációját és lehetővé téve a SIMD vagy a GPU gyorsulását. Blokk-összehangolt elrendezések: A vektorokat blokkokba csoportosítják, hogy megkönnyítsék a távolságok tételes kiszámítását, csökkentsék az I/O-t, és kihasználják a vektoros hardver utasításokat. Hibrid memória és lemeztárolás: A legutóbbi vagy gyakran lekérdezett vektorok az alacsony késleltetésű hozzáférés érdekében a RAM-ban találhatók, míg a régebbi vagy kevésbé kritikus vektorok a gyors keresési mechanizmusokkal megmaradnak a lemezen. : Techniques like (PQ), , or reduce storage size and accelerate distance calculations with minimal loss in accuracy. Quantization & compression product quantization scalar quantization HNSW-based pruning These storage choices allow vector databases to scale to billions of embeddings without sacrificing query performance. Indexing Strategies Efficient indexing is critical for fast similarity search: Közelebbi szomszéd (ANN) struktúrák: Az olyan indexek, mint a HNSW (Hierarchical Navigable Small Worlds), az IVF (Inverted File Index), vagy a PQ-alapú grafikonok lehetővé teszik a szublineáris keresési időket a nagyméretű térben. : Secondary indexes track categorical or temporal attributes, allowing hybrid queries that filter embeddings by tags before performing vector distance computations. Metadata-aware indexes : 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 : Indexes are designed to handle real-time insertion of new vectors without full rebuilds, maintaining responsiveness under high ingestion workloads. Dynamic updates Ezek a struktúrák együttesen lehetővé teszik a vektor adatbázisok számára, hogy ANN kereséseket végezzenek több millió vagy több milliárd vektoron keresztül milliszekundum-méretű késleltetéssel. Query-Aware tömörítés 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) Bináris hashing / Hamming beágyazások: A nagy dimenziós vektorokat bináris kódokká alakítják át, hogy rendkívül gyors távolsági számításokat tegyenek lehetővé a Hamming távolság használatával. Graph-aware tömörítés: Az olyan indexstruktúrák, mint a HNSW, kvantált formában tárolhatják az éllistákat és a vektorképviseleteket, csökkenti a memória lábnyomát, miközben megőrzi a keresési minőséget. These techniques reduce both RAM usage and disk I/O, critical for large-scale vector datasets. Hibrid szűrés és keresés A valós alkalmazások gyakran igénylik a vektor hasonlóság és a strukturált szűrés kombinációját: : 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 Lenyűgöző értékelés: A távolsági számításokat csak az ANN indexből visszaküldött jelöltek egy alcsoportjára végzik, kiegyensúlyozva a sebességet és a pontosságot. Ez a hibrid megközelítés biztosítja, hogy a vektor adatbázisok ne csak a nyers hasonlóság kereséséhez gyorsak legyenek, hanem a komplex alkalmazási lekérdezésekhez is praktikusak legyenek. Summary A vektor adatbázisok alapvető architektúrája a következőkre épül: Contiguous, cache-friendly storage for dense embeddings. ANN-alapú indexelési struktúrák a szublineáris nagyméretű kereséshez. Query-aware compression and quantization to reduce memory and computation costs. Metadatok integrációja és hibrid szűrés a valós alkalmazási követelmények támogatása érdekében. 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 végrehajtás és minták Vector databases are designed around the unique demands of similarity search in high-dimensional spaces. Queries typically involve finding the closest vectors to a given embedding, often combined with filters or aggregations. Efficient execution requires careful coordination between indexing structures, storage layouts, and distance computation strategies. A közös kérés típusai k-Nearest Neighbor (k-NN) Search Keresse meg a lekérdezés beágyazásához leginkább hasonló legfelső k-vektorokat a távolságmérő szerint (például koszin hasonlóság, Euclid távolság, belső termék). Example: Finding the 10 most similar product images to a new upload. Optimized by: ANN indexes (HNSW, IVF, PQ) that prune the search space and avoid scanning all vectors. Range / Radius Search Keresse meg az összes vektorot egy megadott távolsági küszöbön belül a lekérdezés beágyazásából. Example: Returning all text embeddings within a similarity score > 0.8 for semantic search. Optimalizált: Többszintű index átlépés korai vágással a hozzávetőleges távolsági határok alapján. Filtered / Hybrid Queries Kombinálja a vektoros hasonlóságok keresését a metadatokra vagy attribútumokra vonatkozó strukturált szűrőkkel. Example: Find the closest 5 product embeddings in the "electronics" category with a price < $500. Optimalizált: A másodlagos indexeket használó jelöltek előszűrése, majd az ANN keresés elvégzése a csökkentett készleten. Batch Search Több vektor lekérdezés végrehajtása egyszerre, gyakran párhuzamosan. Példa: Hasonlóság-keresés végrehajtása több száz felhasználói lekérdezéshez egy ajánlócsatornában. Optimalizált: Vektorizált számítástechnika a SIMD vagy GPU gyorsulás kihasználásával, és a tétel index átvitele. Query végrehajtási stratégiák A vektoros adatbázisok a magas szintű lekérdezéseket hatékony végrehajtási tervekké alakítják, amelyek a nagyméretű kereséshez igazodnak: Candidate Selection via ANN Index The index identifies a subset of promising vectors rather than scanning all embeddings. HNSW or IVF partitions guide the search toward relevant regions in the vector space. Distance Computation A pontos távolságokat csak a jelöltvektorok esetében számítjuk ki. Some systems perform computations directly in the compressed domain (PQ or binary embeddings) to reduce CPU cost. Parallel and GPU Execution Queries are often executed in parallel across index partitions, CPU cores, or GPU threads. 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. Reduces unnecessary distance calculations and ensures relevance of results. Dynamic Updates Az indexeket dinamikusan tartják fenn, lehetővé téve az új vektorok valós idejű beillesztését teljes újjáépítés nélkül. Biztosítja, hogy a lekérdezés késleltetése alacsony marad, még akkor is, ha az adatkészlet folyamatosan növekszik. Example Query Patterns : Find the top 10 most similar embeddings to a query image. Single vector search Szűrt hasonlóság: Visszaadja a legközelebbi szomszédokat a szöveg beágyazásához egy adott nyelven vagy kategóriában. : Compute top-N recommendations for hundreds of users simultaneously. Batch recommendation : Retrieve the closest matches to a query vector that also meet attribute constraints (e.g., price, date, tags). Hybrid multi-modal search Key Takeaways A vektor adatbázis lekérdezések eltérnek a hagyományos relációs kereséstől: Most searches rely on approximate distance computations over high-dimensional embeddings. Efficient query execution hinges on ANN indexes, compressed storage, and hardware acceleration. 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. Vektor adatbázis motorok Several purpose-built vector databases have emerged to handle the challenges of high-dimensional similarity search, each optimized for scale, query latency, and integration with other data systems. Here, we highlight a few widely adopted engines: Milvus Overview: A Milvus egy nyílt forráskódú vektor adatbázis, amelyet nagyszabású hasonlóság-keresésre terveztek.Támogatja a több ANN indextípust, a nagy versenyképességű lekérdezéseket és a CPU-val és a GPU-gyorsítással való integrációt. Architecture Highlights: Tárolómotor: Hibrid megközelítés in-memória és lemez-alapú vektor tárolással. : Supports HNSW, IVF, PQ, and binary indexes for flexible trade-offs between speed and accuracy. Indexes : Real-time and batch similarity search with support for filtered queries. Query execution : Horizontal scaling with Milvus cluster and sharding support. Scalability 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: Ajánlási motorok, multimédiás keresés (képek, videók), NLP szemantikus keresés. Weaviate Overview: Weaviate is an open-source vector search engine with strong integration for structured data and machine learning pipelines. It provides a GraphQL interface and supports semantic search with AI models. Architecture Highlights: : Combines vectors with structured objects for hybrid queries. Storage engine : HNSW-based ANN indexes optimized for low-latency retrieval. Indexes : Integrates filtering on object properties with vector similarity search. Query execution : Supports on-the-fly embedding generation via built-in models or external pipelines. ML integration Trade-offs: Kiválóan alkalmas olyan alkalmazásokhoz, amelyek kombinálják a vektoros keresést a strukturált metaadatokkal. Less optimized for extreme-scale datasets compared to Milvus or FAISS clusters. Query performance can depend on the complexity of combined filters. Use Cases: Szemantikus keresés a tudásbázisokban, vállalati keresés, AI-alapú chatbotok. Pinecone Overview: A Pinecone egy kezelhető vektor-adatbázis-szolgáltatás, amelynek középpontjában a működési egyszerűség, az alacsony késleltetésű keresés és a termelési munkaterhelések skálázhatósága áll. Architecture Highlights: : Fully managed cloud infrastructure with automated replication and scaling. Storage engine : Provides multiple ANN options, abstracting complexity from users. Indexes : 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. Költségi skálák az adatkészlet méretével és a lekérdezésmennyiséggel. Use Cases: Real-time recommendations, personalization engines, semantic search for enterprise applications. Fájl Overview: FAISS is a library for efficient similarity search over dense vectors. Unlike full database engines, it provides the building blocks to integrate ANN search into custom systems. Architecture Highlights: : In-memory with optional persistence. Storage engine Indexek: IVF, HNSW, PQ és kombinációk támogatása a memóriahatékony kereséshez. : 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. További mérnöki készségeket igényel az elosztott telepítéshez és a kitartáshoz. Use Cases: Large-scale research experiments, AI model embeddings search, custom recommendation systems. További figyelemre méltó motorok VESPA: Valós idejű keresőmotor, amely támogatja a vektoros keresést a strukturált lekérdezések mellett. : Open-source vector database optimized for hybrid search and easy integration with ML workflows. Qdrant : Adds vector similarity search capabilities to Redis, allowing hybrid queries and fast in-memory search. RedisVector / RedisAI VESPA Qdrant RedisVector / RedisAI Key Takeaways While each vector database has its strengths and trade-offs, they share common characteristics: : 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 Skálázhatóság: a memóriában lévő egyetlen csomópontos keresésektől a több milliárd beágyazás kezelésére szolgáló elosztott klaszterekig. : Speed, accuracy, and cost must be balanced based on workload, dataset size, and latency requirements. Trade-offs A megfelelő vektor adatbázis kiválasztása a használati eset követelményeitől függ: hogy teljes működési egyszerűségre, szélsőséges skálázhatóságra, hibrid lekérdezésekre vagy szűk ML-integrációra van-e szükség.Ezek a különbségek megértése lehetővé teszi a mérnökök számára, hogy kiválasszák a legjobb motort a nagyméretű keresési munkaterheléseikhez, ahelyett, hogy általános célú adatbázisokra vagy egyéni megvalósításokra támaszkodnának. Trade-offs and Considerations Vector databases excel at workloads involving high-dimensional similarity search, but their optimizations come with compromises. Understanding these trade-offs is essential when selecting or designing a vector database for your application. Accuracy vs. Latency Approximate nearest neighbor (ANN) indexes provide sub-linear query time, enabling fast searches over billions of vectors. However, faster indexes (like HNSW or IVF+PQ) may return approximate results, potentially missing the exact nearest neighbors. 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 Many vector databases use quantization, compression, or dimension reduction to reduce storage footprint. Aggressive compression lowers disk and memory usage but can increase query latency or reduce search accuracy. A megfelelő indextípus és vektorképviselet kiválasztása kritikus: a sűrű beágyazások több tárhelyet igényelhetnek, de nagyobb pontosságot biztosítanak, míg a kompakt képviseletek csökkentik a költségeket, de csökkentik az eredményeket. Hybrid Search Trade-offs Modern vector databases support filtering on structured metadata alongside vector similarity search. A hibrid lekérdezések bonyolultságot adhatnak, növelhetik a késleltetést, vagy további indexelést igényelhetnek. Designers must weigh the benefit of richer queries against the performance impact of combining vector and structured filters. Scalability Considerations Néhány motor (például Milvus, Pinecone) vízszintesen skálázható sharding, replikáció vagy GPU klaszterek segítségével. Az elosztott rendszerek hozzáadják a működési komplexitást, beleértve a hálózati felülvizsgálatot, a konzisztencia menedzsmentet és a hiba toleranciát. Smaller datasets may be efficiently handled in a single-node or in-memory setup (e.g., FAISS), avoiding the overhead of distributed clusters. Operatív összetettség 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. A biztonsági mentés, a replikálás és a monitorozás stratégiái a motorok között eltérőek; a mérnököknek meg kell tervezniük a termelési munkaterhelések kitartását és megbízhatóságát. Embedding Lifecycle and Updates A vektor adatbázisok gyakran optimalizálódnak a súlyos munkaterhelésekhez, ahol a vektorokat ritkán frissítik. Frequent updates or deletions can degrade index performance or require expensive rebuilds. Use cases with dynamic embeddings (e.g., user profiles in recommendation systems) require careful strategy to maintain query performance. Cost vs. Performance GPU acceleration improves throughput and lowers latency but increases infrastructure cost. Distributed storage and indexing also add operational expense. Decisions around performance, recall, and hardware resources must align with application requirements and budget constraints. Kulcsszavak 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. Vegye figyelembe a lekérdezés mintáit, a frissítési gyakoriságot, a hibrid szűrést és a beágyazott jellemzőket a motor kiválasztásakor.Ezek megértése biztosítja, hogy a vektoros keresési alkalmazások hatékonyan szállítsanak releváns eredményeket, miközben elkerülik a szűk keresztmetszeteket vagy a túlzott működési túlterhelést. Használati esetek és valós példák A vektoros adatbázisok nem csak elméleti eszközök, hanem gyakorlati, nagyméretű keresési problémákat is megoldanak az iparágakban.Az alábbiakban konkrét forgatókönyvek mutatják be, hogy miért nélkülözhetetlenek a célzott vektoros keresőmotorok: Szemantikus keresés és dokumentumgyűjtés : A company wants to allow users to search large text corpora or knowledge bases by meaning rather than exact keywords. Scenario Challenges: Nagyméretű beágyazások dokumentumokhoz és lekérdezésekhez Hatalmas keresés több millió vektoron keresztül Alacsony késleltetésű válaszok interaktív alkalmazásokhoz Vector Database Benefits: Az ANN indexek, mint például a HNSW vagy az IVF+PQ, lehetővé teszik a gyors szemantikai hasonlóságok keresését. Filtering by metadata (e.g., document type, date) supports hybrid queries. Scalable vector storage accommodates ever-growing corpora. : Az ügyfélszolgálati platform a Milvus segítségével több millió támogatási jegyet és gyakori kérdéseket indexel.A felhasználók természetes nyelven tehetnek fel kérdéseket, és a rendszer milliszekundumokban szemantikusan releváns válaszokat kap. Example Recommendation Systems : 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. Támogatja a metaadatok szűrését a kontextusos ajánlásokhoz. Handles dynamic updates for new items and changing user preferences. A streaming szolgáltatás kihasználja a FAISS-t, hogy valós idejű tartalmi ajánlásokat nyújtson, a filmek, műsorok és a felhasználói preferenciák vektorbeágyazásait használva a bevonás javítására. Example Kép, hang és videó keresés : 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 Similarity search across millions of media items Alacsony késleltetésű válasz az interaktív felfedezéshez Vector Database Benefits: Tárolja és indexeli a CNN-ek, transzformátorok vagy más funkciók kivonóinak beágyazását. Az ANN keresés lehetővé teszi a vizuálisan vagy hallásilag hasonló tartalmak gyors keresését. Scales with GPU acceleration for massive media collections. Egy online divatkereskedő a Pinecone-t használja, hogy lehetővé tegye a felhasználók számára a ruházati cikkek fotóinak feltöltését, és azonnal vizuálisan hasonló termékeket találjanak. Example Fraud Detection and Anomaly Detection : Financial institutions need to detect suspicious transactions or patterns in real-time. Scenario Challenges: Embeddings representing transaction patterns or user behavior A nagyméretű adatáramlások folyamatos lenyelése Detection of anomalies or unusual similarity patterns among accounts Vector Database Benefits: Az ANN keresés gyorsan azonosítja a legközelebbi szomszédokat a beágyazott térben. Segít felismerni a gyanús tevékenységek csomópontjait vagy csoportjait. Integrálhatja a metaadat-szűrőket, hogy a kereséseket a releváns kontextusokra korlátozza. Egy bank a Milvus-ot használja a tranzakciós beágyazás figyelemmel kísérésére, szokatlan mintákat jelölve, amelyek eltérnek a tipikus felhasználói viselkedésektől, lehetővé téve a csalások korai felismerését. Example Beszélgetési AI és chatbotok : A company wants to enhance a chatbot with contextual understanding and retrieval-augmented generation. Scenario Challenges: Large embeddings for conversational history, documents, or FAQs Matching user queries to the most relevant context for AI response generation Low-latency retrieval in live interactions Vector Database Benefits: Fast similarity search to find relevant passages or prior interactions. Támogatja a domain-specifikus kontextusra vonatkozó hibrid szűrést (például termékkönyvek, irányelvek). Enables scalable, real-time RAG workflows. : 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 Ez a szakasz konkrét példát nyújt egy vektoros keresési munkafolyamatról, amely a Milvus használatával illusztrálja, hogy az adatok hogyan mozognak a beágyazott generációtól a hasonlóság kereséséig, kiemelve a korábban megvitatott architektúrát és optimalizációkat. forgatókönyv Szeretnénk létrehozni egy 1 millió dokumentumot tartalmazó tudásbázis szemantikus keresőmotorját.A felhasználók természetes nyelvi lekérdezéseket adnak meg, és a rendszer visszaküldi a legszemantikusabban releváns dokumentumokat. A munkafolyamat tartalmazza: Beágyazott generáció Vektor tárolás és indexelés Query execution Hybrid filtering Retrieval and presentation Following this workflow demonstrates how a vector database enables fast, accurate similarity search at scale. Step 1: Embedding Generation Minden dokumentumot transzformálunk egy nagy dimenziós vektorba egy transzformátormodell segítségével (pl. ) a következő: Sentence-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: A strukturálatlan szöveget rögzített méretű numerikus vektorokká alakítja át. Captures semantic meaning, enabling similarity-based retrieval. 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: Az ANN index lehetővé teszi a szublineáris hasonlóságok keresését több millió vektoron keresztül. Támogatja a dinamikus dokumentumgyűjtemények fokozatos betéteit. Efficient disk and memory management for high-dimensional data. 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) A végrehajtás lépései: Transform query into embedding space. ANN search retrieves nearest neighbors efficiently using HNSW. Results ranked by similarity score. Csak az alacsony késleltetésű válaszok esetén a legjobb eredményt adták vissza. 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 ) A kiemelés: Kombinálja a vektor hasonlóságát a hagyományos attribútumszűrőkkel. Lehetővé teszi a pontos, kontextus-tudatos visszajelzést. Reduces irrelevant results while leveraging ANN efficiency. 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}") A kimenet: Gyors, szemantikusan releváns eredmények jelennek meg a felhasználók számára. Az alacsony késleltetés lehetővé teszi az interaktív keresési élményeket. A rendszer vízszintesen skálázható további csomópontokkal vagy töredékekkel a nagyobb adatkészletekhez. Key Concepts Illustrated : From raw text → embeddings → storage → similarity search → filtered results. End-to-end vector workflow ANN indexek: Szublineáris lekérdezés teljesítményt biztosít több millió vektoron. Hibrid szűrés: Kombinálja a vektor hasonlóságát a hagyományos tulajdonságokkal a pontos eredmények érdekében. : 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 A vektor adatbázisok a nagyméretű keresésre tervezett célzott motorok, amelyek lehetővé teszik a gyors és pontos hasonlósági lekérdezéseket hatalmas adatkészleteken keresztül.A hatékony tárolás, az olyan indexelési struktúrák, mint a HNSW vagy az IVF és az optimalizált lekérdezések végrehajtása kombinálásával kezelik azokat a munkaterheléseket, amelyekkel az általános célú adatbázisok küzdenek. 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.
