د مخکښ آرکیټیکټوری د AI څیړنې پیاوړتیا: د وکتور ډاټا بیسونه د پوښونو لاندې

The Database Zoo: Exotic Data Storage Engines دا پست د ، یو لړۍ چې د ځانګړي کاري کڅوړې لپاره ډیزاین شوي هدف جوړ شوي ډاټا بیسونو څیړنه کوي. هر پست په مختلفو ډول تخصصي انجن کې ډاونلوډ کیږي، چې دا ستونزه حل کوي، د ډیزاین انتخابونه د دې آرکټیکټریټ کې پیژندل کیږي، څنګه دا ډاټا په اغیزمنه توګه ذخیره کوي او پوښتنه کوي، او په واقعي نړۍ کې کارونه. هدف دا ده چې نه یوازې دا ډاټا بیسونه ښودل کیږي، بلکه ځکه چې دوی شتون لري او څنګه دوی د پوښونو لاندې کار کوي. د نندارتون هر LLM غوښتنلیک، سپارښتنه انجن، سمینټیک څیړنې ځانګړتیاوې، د انځور شواهدې وسایلو، د جعليې د څیړنې، او "په دې څنګه چې ما د دې" د کار د جریان په پایله کې د ورته عمل ته وده ورکوي: ځينې انټرنټونه د لوړ اندازې وکتور ته بدل کړئ، بیا د دې ترټولو نزدیکې ختیځونو ته چمتو کړئ. Vector embeddings At small scales this is straightforward, but as the volume of data and dimensionality grow, it's the sort of problem that turns general-purpose databases into smoke. د وکتور څیړنې ورکشاپونه د کلاسیک OLTP (Online Transaction Processing) یا د سند سټور ورکشاپونو څخه خورا مختلف ځانګړتیاوې لري: تاسو د دقیق ارزښتونو لپاره پوښتنه نه کوي، تاسو د سمینټیک مساوات لپاره پوښتنه کوي. د ډاټا په سینې څخه تر څو هزاران اندازو کې ژوند کوي، په کوم ځای کې چې د سنګاري انډول کولو روښانه دي. د ذخیره کولو پايپ لوی دی، او د کمپرسورۍ اړین وي. The ingestion rate is often tied to model pipelines continuously producing new embeddings. Queries frequently combine vector similarity with structured filters ("find the closest items, but only in category X, location Y"). دا د وکتور ډاټا بیسونو لخوا شتون لري. دوی نه "د معلوماتو بیسونه چې وکتورونه ذخیره کوي"، دوی په هدف کې جوړ شوي انجن دي چې د (ANN) د لټون، د مسلکي پر بنسټ د لټون، متاډاټ فلټر، د لوړ پړاو د جذب، او د عمر چرګانو مدیریت لپاره په کچه نښلول. مخکښ تر ټولو مخکښ په دې مقاله کې موږ به په څنګه د ویټور ډاټا بیسونو جوړ شوي دي، ځکه چې دوی څرنګه کوي چې دوی کار کوي، هغه انډیز کولو تکنیکونه چې دوی پر بنسټ دي، څنګه پوښتنو ترسره شوي دي، هغه څه چې تبادلې مهم دي، او دا سیسټمونه په عملياتو کې چټک یا مبارزه کوي. په پایله کې، تاسو باید د ذهني ماډل لري چې د algorithm انتخاب، د ذخیره کولو ډیزاین، د کړنو ټینګ، او د هر ویټور د چمتو کولو د کار د بار په اړه فکر وکړي. Why General-Purpose Databases Struggle حتی تر ټولو قوي رښتینې او د سندونو تر منځ د ډاټا بیسونه کله چې د وکتور څیړنې د کارولو لوډونو سره روښانه وي. د عالي اندازې انډولونو نمونې او کچه د دقیق توازن یا ټیټ اندازې انډول کولو لپاره ډیزاین شوي سیسټمونو په بنسټیزو محدودیتونو ته وده ورکړي. High-Dimensional Similarity Queries د وکتور څیړنې په اصل کې د مساوات په اړه دي، نه مساوات. په پرتله د SQL روحي پوښتنې چې د ارزښت یا رینج په لټه کې دي، د وکتور پوښتنې په عمومي ډول پوښتنه کوي: کوم ویټورونه د ځینې فاصله میټریک په اړه د دې په اړه ترټولو نزدیک دي؟ Which vectors are closest to this one according to some distance metric? د عمومي مقاصد ډاټا بیسونه د دقیق تخصیص یا ټیټ متغیر لګښتونو لپاره ګټور شوي دي. انډیزونه لکه B-trees یا hash maps په لوړ متغیرونو کې پراختیا کیږي - یو واقعې چې د B-trees په نوم دی. . As dimensions increase, nearly all points appear equidistant, making scans and traditional indexes increasingly ineffective. curse of dimensionality د نزدیک ترین همسایې د کارولو ټوټه At scale, brute-force searches across millions or billions of embeddings are computationally infeasible: هر پوښتنې ته اړتيا لري چې د هر کانډاټینټ ویټور ته محاسبه کول (د مثال په توګه، cosine شتون، Euclidean فاصله). د عالي مقناطیسي وکتورونو لپاره (د اغیزمن ډول 128-2048 مقناطیسي یا ډیر) دا په CPU / GPU چرګانو او د مینو باندیټ کې هم ارزانه دی. د عمومي موخه د پلورلو لپاره د انټرنیټ چټک کولو یا ټانکولو ستراتیژۍ نه وړاندې کوي، د غوښتنلیکونو لپاره د ارزانه غوښتنلیک سایټ فلټر کولو ترسره کولو ته اړتیا لري. 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 Filtering and Hybrid Queries ډیری واقعي نړۍ غوښتنلیکونه د هیبریدی پوښتنو ته اړتیا لري، لکه: "د دې نښلیدلو په څیر، مګر یوازې د X ټولګي یا د تاریخ لړ Y کې شتون لري." "د دې پوښتنې لپاره ترټولو قاره وکتورونه راټول کړئ، د ټایګونو یا کارن ځانګړتیاوې لخوا فلټرول شوی." Relational ډاټا بیسونه کولی شي په اغیزمنه توګه میټاډاټ فلټر کړي، مګر دوی کولی شي د دې فلټرونو سره د عالي متغیر محاسبات سره د ګرځنده ځواک سکینګ یا پیچلي غوښتنلیک کچه پایپولونو پرته ترکیب کړي. په مقناطیسي کچه Modern vector pipelines can continuously produce embeddings: Models generate embeddings in real-time for new documents, images, or user interactions. Millions of embeddings per day can quickly saturate storage and indexing pipelines. د عمومي غوښتنلیک ډاټا بیسونه د عالي مقناطیسي وکتورونو لپاره ګټور چاپ پړاوونه ندي، غالباً اړتيا لري د عمومي serialization او د کثافاتو په کچه کڅوړه. د ذخیره کولو او کمپرسورۍ چالونه Embeddings are dense, high-dimensional floating-point vectors. Naive storage in relational tables or JSON documents results in: لوی ذخیره پړاو (د میلیونو ویټورونو لپاره د ډیری GB څخه تر TBs). د کچې موقعیت او د حافظه کچې. Slow scan performance, especially if vectors are stored in row-major formats instead of columnar or block-aligned layouts optimized for similarity search. تخصصي وکتور ډاټا بیسونه د کمپرسۍ، کوانتزیشن، یا بلاک-oriented ذخیره کولو سیسټمونه اغیزه کوي ترڅو د ډیزاین او د حافظه کارولو کم کړي په داسې حال کې چې د پوښتنو دقیقتیا ساتل کیږي. خلاصې General-purpose relational and document stores are reliable for exact-match or low-dimensional queries, but vector search workloads present unique challenges: High-dimensional, similarity-based queries that break traditional indexes. Expensive distance computations across large datasets. Hybrid پوښتنو چې د وکتور شتون سره د میټایټ ډاټا فلټر کولو ترکیب کوي. د پیاوړي پایپونو سره تړاو لري.High ingestion rates tied to embedding pipelines. د ذخیره کولو او حافظه اغیزمنتیا ته اړتیا لري. 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 د ویکټر ډاټا بیسونه د لوړ اندازې انډولونو په اغیزمنه توګه کارولو لپاره جوړ شوي دي، د محاسباتي او د ذخیره کولو چمتو کولو چمتو کولو لپاره چې د عمومي موخه سیسټمونه نه کوي. د دوی آرکټیکټوریټ د ذخیره کولو، انډول کولو، او پوښتنو ترسره کولو لپاره د شواهدې څیړنې کاروګانو لپاره ګټه ورکوي. د ذخيرې Layouts د رښتیاي ډاټا بیسونو په برعکس، وکتور ډاټا بیسونه د ذخیره کولو فارمونه واخلئ چې د حافظه اغیزمنې او چټک دورې محاسبات ترټولو ترټولو ترټولو ترټولو ترټولو ترټولو ترټولو ترټولو ترټولو ترټولو ترټولو ترټولو ترټولو ترټولو ترټولو ترټولو ترټولو ترټولو ترټولو ترټولو ترټولو ترټولو ترټولو ترټولو ترټولو ترټولو ترټولو ترټولو ترټولو ترټولو ترټولو ترټولو ترټولو ترټولو ترټولو ترټولو ترټولو ترټولو ترټولو ترټولو ترټولو ترټولو ترټولو ترټولو ترټولو ترټولو ترټولو ترټولو : Embeddings are stored as contiguous arrays of floats or quantized integers, improving cache locality and enabling SIMD or GPU acceleration. Dense vector storage د بلوک لګښتونه: ویکټرونه په بلوکونو کې ګروپ شوي دي ترڅو د فاصلهونو د بیلګې محاسبه کولو، د I / O اوورفټ کمولو، او د ویکټرول شوي هارډویر لارښوونې ګټه واخلئ. هائبرډ مینه او ډیزاین ذخیره: وروستیو یا په اغیزمنه توګه پوښتنه شوي وکتورونه ممکن په RAM کې د ټیټ latency لاس رسی لپاره شتون لري، په داسې حال کې چې د لوی یا لږ خطرناک وکتورونه په ډیزاین کې د چټک ترلاسه کولو میکانیزمونو سره شتون لري. : 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 دا ذخیره کولو انتخابونه اجازه ورکوي چې د وکتور ډاټا بیسونه د پوښتنې د کارولو وړتیا پرته له خوا د میلیارده انډولونو ته اندازه ورکړي.These storage options allow vector databases to scale to billions of embeddings without sacrificing query performance. Indexing Strategies Efficient indexing is critical for fast similarity search: Approximate Nearest Neighbour (ANN) جوړښتونه: انډیزونه لکه HNSW (Hierarchical Navigable Small Worlds)، IVF (Inverted File Index)، یا PQ پر بنسټ ګرافونه د لوړ اندازې فضاونو کې د زیرلینارې څیړنې وختونو وړاندیز کوي. : Secondary indexes track categorical or temporal attributes, allowing hybrid queries that filter embeddings by tags before performing vector distance computations. Metadata-aware indexes څو کچه انډیزونه: ځینې سیسټمونه لومړی (د مثال په توګه، د ګرځنده کولو په واسطه) او بیا د ګرځنده برخو په واسطه د ګرځنده ګرځنده ګرځنده ګرځنده ګرځنده ګرځنده ګرځنده ګرځنده ګرځنده ګرځنده ګرځنده ګرځنده ګرځنده ګرځنده ګرځنده ګرځنده ګرځنده ګرځنده ګرځنده ګرځنده ګرځنده ګرځنده ګرځنده ګرځنده ګرځنده ګرځنده ګرځنده ګرځنده ګرځنده ګرځنده ګرځنده ګرځنده ګرځنده ګرځنده ګرځنده د ډيزاينیک اپلوزونه: انډیزونه ډیزاین شوي دي چې په واقعي وخت کې د نوي وکتورونو د نږدې پرته له بشپړ rebuilds، د لوړ ingestion workloads لاندې responsiveness خوندي کړي. په ګډه، دا جوړښتونه اجازه ورکوي چې د وکتور ډاټا بیسونه د ملیز ثانیو کچه د وکتورونو په میلیونونو یا میلیارده کې د ANN څیړنې ترسره کړي. Query-Aware کمپرسور د ویکټر ډاټا بیسونه اغیزمنې د انډولونو په کم شویو فارمونو کې ذخیره کوي، کوم چې په بشپړه توګه decompressing پرته د اغیزمن محاسبې وړاندیز کوي: Product quantization (PQ): د هر وکتور په sub-vectors تقسیم کوي او د هر sub-vector سره یو کمپیکټ codebook کوډوي. Distance calculations can then be approximated directly in the compressed domain. Binary hashing / Hamming نښلولونه: د لوړ اندازې وکتورونه په باینری کوډونو کې بدل کیږي ترڅو د Hamming فاصله په کارولو سره ډیر سرعت فاصله محاسبه کړي. : 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. د هیدرولیک فلټر کولو او څیړنې Real-world applications often require a combination of vector similarity and structured filtering: : Indexes can integrate metadata constraints (e.g., category, date, owner) to prune candidate vectors before computing distances. Filtered ANN search Multi-modal پوښتنو: ځینې ډاټا بیسونه د پوښتنو ملاتړ کوي چې د څو ویټورونو یا modalities (د مثال په توګه، انځور + متن انډولونو) په ګډه د فلټر معیارونو له مخې. لګښت: د فاصله محاسبات یوازې د ANN انډیز څخه رجوع شوي کانډاډاډونو په برخه کې ترسره کیږي، د سرعت او دقت توازن کوي. دا هیدرولیک لارښوونې تضمین کوي چې د وکتور ډاټا بیسونه نه یوازې د خام شواهدې څیړنې لپاره چټک دي، بلکه د پیچلي غوښتنلیک پوښتنو لپاره عملی دي. Summary د وکتور ډاټا بیسونو اصلي آرکټیکټۍ پر بنسټ دی: د ټیټ انډولونو لپاره Contiguous، cache-friendly storage. 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. د دې عناصر په ګډه، وکتور ډاټا بیسونه د چټک، کثافاتو څیړنې ته ورسیږي او په داسې حال کې د ذخیره کولو، د یادښت او د محاسباتي اغیزمنتیا مدیریت کوي چې د عام استعمال ډاټا بیسونه نه کولی شي برابر کړي. Query Execution and Patterns د ویکټر ډاټا بیسونه په لوړ اندازې فضاونو کې د ورتهېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېې عمومي Query ډولونه 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). مثال: د نوي اپلوډ لپاره د 10 تر ټولو ورته محصول انځورونه وټاکئ. د ANN نندارتونونو (HNSW، IVF، PQ) لخوا ګټور شوی چې د څیړنې فضا ډکوي او د ټولو وکتورونو ډکولو څخه مخنیوي. Range / Radius Search د پوښتنې د نښلولو څخه د ځانګړي فاصله پړاو کې د ټولو ویټورونه ترلاسه کړئ.Return all vectors within a specified distance threshold from the query embedding. د مثال په توګه: د semantic سټرایډ لپاره د مساوي کچه > 0.8 په منځ کې د ټولو متن نښلیدو ته ورسیږي. Optimized by: Multi-level index traversal with early pruning based on approximate distance bounds. Filtered / Hybrid Queries Combine vector similarity search with structured filters on metadata or attributes. مثال: په "Electronics" کټګورۍ کې د < $ 500 لګښت سره د 5 ترټولو اړخ محصول نښلولونه ونیسئ. Optimized by: د دوامداره انډیزونو په کارولو سره د کانډاډاټونو مخکې فلټر کول، بیا د کم شوی سیټ کې د ANN جستجو ترسره کول. Batch Search Execute multiple vector queries simultaneously, often in parallel. د مثال په توګه: د سپارښتنه پایپ کې د کاروونکي پوښتنو په سینې کې د ورتهېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېې Optimized by: Vectorized computation leveraging SIMD or GPU acceleration, and batching index traversal. Query Execution Strategies 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 or IVF partitions guide the search toward relevant regions in the vector space. Distance Computation د دقیق فاصله یوازې د کاندیدیټ ویکتورونو لپاره محاسبه کیږي. 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. د میلیونونو ویټورونو په اړه د پراخه کچه د څیړنې په عمده توګه د هارډویر سرعت څخه ګټور کیږي. 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 Indices are maintained dynamically, allowing real-time insertion of new vectors without full rebuilds. ډاډه کوي چې د پوښتنې لټینټ کم دی حتی کله چې د ډاټا سیټ په دوامداره توګه وده ورکوي. 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 : Compute top-N recommendations for hundreds of users simultaneously. Batch recommendation HYBRID MULTIMODAL جستجو: د پوښتنې وکتور ته ترټولو نزدیک توازنونه ترلاسه کړئ چې هم د ځانګړتیاو محدودیتونه پوره کوي (د مثال په توګه، بيه، تاریخ، تګونه). اصلي Takeaways د وکتور ډاټا پوښتنو د سنګاري رښتینې څیړنو څخه مختلف دي: ډیری څیړنو د لوړ اندازې نښلیدو په پرتله تقریبا فاصله محاسبه پر بنسټ دي. Efficient query execution hinges on ANN indexes, compressed storage, and hardware acceleration. په واقعي نړۍ کې غوښتنلیکونه معمولا د وکتور شتون سره د جوړ شویو میټایټ ډاټا فلټر کولو سره ترکیب کوي. 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. د مشهور Vector ډاټا بیس انجنونه څو هدف جوړ شوي وکتور ډاټا بیسونه شتون لري چې د عالي متغیر شواهدې څیړنې چمتو کولو چمتو کړي، کوم چې د کثافاتو، پوښتنې رخصتۍ، او د نورو ډاټا سیسټمونو سره یوځای کولو لپاره ګټور شوی. دلته موږ ځینې په پراخه کچه استعمال شوي انجنونه ته وده ورکړي: Milvus Overview: Milvus is an open-source vector database designed for large-scale similarity search. It supports multiple ANN index types, high-concurrency queries, and integration with both CPU and GPU acceleration. Architecture Highlights: د سټرایډ انجن: د انډیمر او ډسک پر بنسټ د ویټور سټرایډ سره د هیدرولیک لارښود. : 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 Scalability: د Milvus کلستر او sharding ملاتړ سره horizontal scaling. 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. Weaviate Overview: Weaviate ده یو د مخکښ سرچینه وکتور څیړنې موتور سره د جوړ شوي معلوماتو او ماشین زده کړې پایپولونو لپاره قوي انټرنېټ. دا د GraphQL انټرنیټ وړاندې کوي او د AI ماډلونو سره سمندري څیړنې ملاتړ کوي. Architecture Highlights: د ذخیره کولو انجن: د هیدرولیک پوښتنو لپاره د وکتورونو سره جوړ شوي اشیاء ترکیب کوي. : HNSW-based ANN indexes optimized for low-latency retrieval. Indexes پوښتنې کارول: د Object ځانګړتیاوو په اړه د فلټر کولو سره د ویټور شواهدې څیړنې په ګډه کول. د ML انټرنټ: د انټرنټ ماډلونو یا بهرني پایپینټونو له لارې د انټرنټ جنراتو په چټکۍ سره ملاتړ کوي. Trade-offs: ښه د غوښتنلیکونو لپاره چې د وکتور څیړنې سره د جوړ شویو میټاباټونو ترکیب کوي. Less optimized for extreme-scale datasets compared to Milvus or FAISS clusters. Query performance can depend on the complexity of combined filters. Use Cases: Semantic search in knowledge bases, enterprise search, AI-powered chatbots. Pinecone Overview: Pinecone is a managed vector database service with a focus on operational simplicity, low-latency search, and scalability for production workloads. 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: په بشپړه توګه مدیریت شوی، د عملیاتو اوبو کم کړي. Less flexibility in index tuning compared to open-source engines. د لګښت کچه د ډاټا سیټ اندازه او پوښتنې حجم سره. Use Cases: Real-time recommendations, personalization engines, semantic search for enterprise applications. نندارې 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 : 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 : Real-time search engine with support for vector search alongside structured queries. VESPA Qdrant: د hibrid جستجو لپاره او د ML کار فورمهونو سره آسانه انټرنېټ لپاره د Open-Source بیکتور ډاټا ډاټا. RedisVector / RedisAI: په Redis کې د ویټور شواهدې څیړنې وړتیاوې اضافه کوي، چې د هیدرولیک پوښتنو او چټک په مومۍ کې څیړنې اجازه ورکوي. VESPA Qdrant RedisVector / RedisAI Key Takeaways په داسې حال کې چې هر وکتور ډاټاټا د خپل قوتونو او توازنونه لري، دوی د مشترکه ځانګړتیاوې شریک کوي: : 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. د تبادلې او نظرونه 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. د دقت vs. لټینټ 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. انجنيرانو باید د څیړنې سرعت سره د راټولولو اړتیاوو په توازن کې وي. په ځینې غوښتنلیکونو کې، د لږ کم دقت د ډیری سرعت پوښتنو لپاره وړاندیز شوی دی، په داسې حال کې چې نورو اړتیاوې تقریبا کامل توازنونه لري. 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. د حق انډیزو ډول او وکتور پیژندل انتخاب مهم دی: ټیټ انډولونه کولی شي ډیر ذخیره کولو ته اړتيا لري مګر د لوړ دقت اجازه ورکوي، په داسې حال کې چې ټیټ پیژندلونه کولی شي د لګښت کم کړي مګر د پایلو کم کړي. د Hibrid Search Trade-offs د عصري ویکتور ډاټا بیسونه د ویکتور شواهدې څیړنې سره د جوړ شویو میټاډاټونو په اړه فلټر کولو ملاتړ کوي. Hybrid پوښتنو کولی شي د پیچیدو زیات کړي، د اوږدوالی زیات کړي، یا اضافي انډیز کولو ته اړتیا لري. 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. Distributed systems add operational complexity, including network overhead, consistency management, and fault tolerance. Smaller datasets may be efficiently handled in a single-node or in-memory setup (e.g., FAISS), avoiding the overhead of distributed clusters. Operational Complexity 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 Vector databases often optimize for append-heavy workloads, where vectors are rarely updated. 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. د توزیع شوي ذخیره کولو او Indexing هم د عملیاتو لګښت اضافه کوي. Decisions around performance, recall, and hardware resources must align with application requirements and budget constraints. اصلي Takeaways Vector databases excel when workloads involve high-dimensional similarity search at scale, but no single engine fits every scenario. انجنيرانو باید د دقت، latency، ذخیره اغیزمنۍ، scalability، عملیاتي پیچیدو او لګښت توازن کړي. د پوښتنو موډلونه، تازه کولو فریکونسۍ، هیدرولیک فلټر کولو، او د انډول کولو ځانګړتیاوو په اړه فکر وکړئ کله چې یو انجن غوره کړئ. د دې توازنونو درک کول تضمین کوي چې د وکتور څیړنې غوښتنلیکونه د اړونده پايلې په اغیزمنه توګه وړاندې کوي، په داسې حال کې د بوتلونو د مخنیوی او یا د کارولو په لګښت څخه مخنیوی. د کارولو په صورت کې او د واقعي نړۍ مثالونه 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 او د سند ترلاسه کولو : A company wants to allow users to search large text corpora or knowledge bases by meaning rather than exact keywords. Scenario Challenges: High-dimensional embeddings for documents and queries د میلیونونو ویټورونو په پراخه کچه څیړنه د انټرنیټ غوښتنلیکونو لپاره د Low-latency ځوابونه Vector Database Benefits: ANN indexes like HNSW or IVF+PQ enable fast semantic similarity searches. د میتا ډاټا لخوا فلټر کولو (د مثال په توګه، د سند ډول، تاریخ) د هائبرډ پوښتنو ملاتړ کوي. Scalable vector storage accommodates ever-growing corpora. : 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 د سپارلو سیستمونه : 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. Supports filtering by metadata for contextual recommendations. Handles dynamic updates for new items and changing user preferences. : A streaming service leverages FAISS to provide real-time content recommendations, using vector embeddings for movies, shows, and user preferences to improve engagement. Example Image, Audio, and Video Search : د رسنیو پلیټ فارم ته اړتیا لري چې کاروونکو د کلیدي کلمه په ځای د نمونې مواد په کارولو سره د انځورونو یا ویډیو کلپونو لپاره چمتو کړي. Scenario Challenges: High-dimensional embeddings for visual or audio features د ډیجیټل موادو په اړه د شواهدې څیړنې د Interactive Exploration لپاره د Low-latency ځواب 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. د GPU ګرځنده Scales لپاره د لوی رسنیو ټولګهونو لپاره. : An online fashion retailer uses Pinecone to allow users to upload photos of clothing items and find visually similar products instantly. Example د جعليې د تشخیص او Anomaly Detection : Financial institutions need to detect suspicious transactions or patterns in real-time. Scenario Challenges: Embeddings representing transaction patterns or user behavior د لوړ اندازې ډاټا جریانونو مداوم جذب Detection of anomalies or unusual similarity patterns among accounts Vector Database Benefits: ANN search identifies nearest neighbors in embedding space quickly. Helps detect outliers or clusters of suspicious activity. Can integrate metadata filters to limit searches to relevant contexts. : A bank uses Milvus to monitor transaction embeddings, flagging unusual patterns that deviate from typical user behavior, enabling early fraud detection. Example Conversational AI and Chatbots : 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. Supports hybrid filtering for domain-specific context (e.g., product manuals, policies). اجازه ورکوي، په واقعي وخت کې 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 د کار فورمه مثال: د Milvus سره د Semantic Search Engine جوړولو دا برخه د ویکتور د څېړنې د کارولو په جریان کې د پایلو څخه د پایلو څخه د ځانګړي مثال وړاندې کوي، د Milvus په کارولو سره د معلوماتو په څرنګه کې څرنګه کوي چې د انډولینګ تولید څخه د ورتهېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېېې Scenario 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: د انګلیسي نسل Vector ذخیره او Indexing غوښتنلیک Hybrid filtering Retrieval and presentation د دې کار فورمه وروسته ښودل کیږي چې څنګه د ویکتور ډاټاټا په کچه د چټک، دقت شواهدې څیړنې وړاندیز کوي. Step 1: Embedding Generation Each document is transformed into a high-dimensional vector using a transformer model (e.g., ) د : 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: Converts unstructured text into fixed-size numeric vectors. د Semantic معنی په کچه کښته کوي، د similarity-based retrieval اجازه ورکوي. Embeddings د کور ډاټا ډول دي چې په وکتور ډاټا بیس کې ذخیره شوي دي. 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 index allows sub-linear similarity search over millions of vectors. Supports incremental inserts for dynamic document collections. Efficient disk and memory management for high-dimensional data. پړاو 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: د پوښتنو بدلون په embedding فضا کې. ANN جستجو په اغیزمنه توګه د HNSW په کارولو سره د نزدیک ترین ختیځونه ترلاسه کوي. د مثال په توګه د شواهدې پايلې له مخې. 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: د وکتور شواهد سره د سنګاري ځانګړتیاوو فلټرونه ترکیب کوي. د دقیق، context-aware ترلاسه کولو لپاره امکان لري. 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}") Output: د کاروونکو لپاره چټک، سمینټیکل مهمې پایلې ښودل کیږي. Low latency enables interactive search experiences. System can scale horizontally with additional nodes or shards for larger datasets. Key Concepts Illustrated End-to-end وکتور workflow: د خام متن څخه → embeddings → storage → similarity search → filtered results. : Provide sub-linear query performance on millions of vectors. ANN indexes هابريډ فلټر: د دقیقې پايلې لپاره د سنګاري ځانګړتیاوو سره د وکتور شواهدو ترکیب کوي. : 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 د ویکټر ډاټا بیسونه د عالي اندازې څیړنې لپاره ډیزاین شوي موټورونه دي، د لوی ډاټا سیټونو په اړه چټک او دقیق مساویې پوښتنې اجازه ورکوي. د اغیزمن ذخیره کولو، انډیز کولو جوړښتونو لکه HNSW یا IVF، او ګټور پوښتنې ترسره کولو سره، دوی د کاروګانو په کارولو سره کار کوي چې د عمومي مقاصد ډاټا بیسونه هڅه کوي. د اصلي اصولو پوهیدنه: د نښلیدلو توليد، وکتور انډیز کولو، او د نزدیک ترین ختیځ د څیړنې سره مرسته کوي انجنيرانو ته د حق وکتور ډاټا انتخاب او اغیزمن سمینټیک څیړنې یا سپارښتنه سیستمونه ډیزاین کړي.