Baza e të dhënave Zoo: Exotic Data Storage Engines This post is part of , një seri që eksploron bazat e të dhënave të ndërtuara me qëllim të projektuar për ngarkesa të caktuara të punës. Çdo post zhytet në një lloj të ndryshëm të motorëve të specializuar, duke shpjeguar problemin që zgjidh, vendimet e projektimit prapa arkitekturës së saj, mënyrën se si ruan dhe pyet të dhënat në mënyrë efikase, dhe rastet e përdorimit të botës reale. Introduction Çdo aplikim LLM, motor rekomandimi, veçori kërkimi semantik, mjet i ngjashmërisë së imazhit, detektor mashtrimi, dhe rrjedha e punës "më gjeni gjërat si kjo" përfundimisht derdhet në të njëjtën operacion: konvertojë disa të dhëna në një vektor dimensional të lartë, pastaj kërkoni për fqinjët e tij më të afërt. Vector embeddings Në shkallë të vogël kjo është e thjeshtë, por me rritjen e vëllimit të të dhënave dhe dimensionalitetit, është lloji i problemit që shndërron bazat e të dhënave me qëllim të përgjithshëm në tym. Vector search workloads have very different characteristics from classical OLTP (Online Transaction Processing) or document-store workloads: Ju nuk kërkoni për vlera të sakta, ju kërkoni për ngjashmëri semantik. The data lives in hundreds to thousands of dimensions, where traditional indexing breaks down. The storage footprint is huge, and compression becomes essential. Shkalla e gëlltitjes shpesh lidhet me modelimin e tubacioneve që prodhojnë vazhdimisht embeddings të reja. Queries frequently combine vector similarity with structured filters ("find the closest items, but only in category X, location Y"). Kjo është arsyeja pse bazat e të dhënave vektorike ekzistojnë.Ata nuk janë "bazat e të dhënave që ruajnë vektorë", ata janë motorë të ndërtuar me qëllim të optimizuar rreth (ANN) kërkimi, kërkimi i bazuar në distancë, filtrimi i metadatave, marrja e rrjedhës së lartë dhe menaxhimi i ciklit të jetës për embeddings në shkallë. approximate nearest neighbour Në këtë artikull ne do të shkojmë nëpërmjet se si bazat e të dhënave vektor janë të strukturuara, pse ata duken si ata bëjnë, çfarë teknikat e indeksimit që ata mbështeten në, se si pyetjet janë ekzekutuar, çfarë kompromise kanë rëndësi, dhe ku këto sisteme shkëlqejnë ose luftojnë në praktikë. në fund, ju duhet të keni një model mendor të fortë të mjaftueshme për të arsyetuar për zgjedhjen e algoritmit, dizajnin e ruajtjes, tuning e performancës dhe vendimet arkitektonike për çdo ngarkesë pune të kërkimit vektor. Why General-Purpose Databases Struggle Edhe bazat e të dhënave më të fuqishme relacionale dhe të orientuara në dokumente përplasen kur përballen me ngarkesat e punës të kërkimit vektor. Kërkesat e Ngjashmërisë Dimensionale Kërkimi vektor është në thelb rreth ngjashmërisë, jo barazisë. Ndryshe nga një pyetje tradicionale SQL që kërkon një vlerë ose gamë, një pyetje vektor zakonisht pyet: Cilat janë vektorët më të afërt me këtë sipas disa distancave metrike? Cilat janë vektorët më të afërt me këtë sipas disa distancave metrike? Bazat e të dhënave me qëllim të përgjithshëm janë të optimizuara për pyetje me përputhje të saktë ose me gamë të ulët dimensionale. Indekset si pemët B ose hartat hash bien në dimensione të larta - një fenomen i njohur si . As dimensions increase, nearly all points appear equidistant, making scans and traditional indexes increasingly ineffective. curse of dimensionality Pjesa më e afërt e punës së fqinjit Në shkallë, kërkimet e forcës brute në miliona ose miliarda embeddings janë kompjuterikisht të pamundura: Çdo pyetje kërkon llogaritjen e distancave (p.sh. ngjashmëria e kosinës, distanca e Euclidit) për çdo vektor kandidat. Për vektorët e dimensioneve të larta (shpesh 128-2048 dimensione ose më shumë), kjo është e shtrenjtë si në ciklet e CPU / GPU dhe gjerësinë e bandës së kujtesës. General-purpose stores offer no native acceleration or pruning strategies, leaving applications to implement expensive application-side filtering. Algoritmet e fqinjit më të afërt (ANN) e zgjidhin këtë, por bazat e të dhënave me qëllim të përgjithshëm nuk i zbatojnë ato.Pa ANN, edhe grupet e dhënave të vogla prodhojnë vonesa të pyetjeve të matura në sekonda ose minuta në vend të milisekondave. Filtrimi i metadatave dhe pyetjet hibride Kërkimet vektorike rrallë ndodhin në izolim. Shumica e aplikacioneve të botës reale kërkojnë pyetje hibride, të tilla si: "Gjej artikuj të ngjashëm me këtë embedding, por vetëm brenda kategorisë X ose datës range Y." "Gjej vektorët më të afërt për këtë pyetje, të filtruar nga tags ose atribute përdoruesi." Bazat e të dhënave relacionale mund të filtrojnë metadata në mënyrë efikase, por ato nuk mund t'i kombinojnë këto filtra me llogaritjet e distancave të larta dimensionale pa skanimin e forcës bruto ose tubacione komplekse të nivelit të aplikacionit. Ingestion at Scale Pipelines moderne vektor mund të prodhojnë vazhdimisht embeddings: Modelet gjenerojnë futje në kohë reale për dokumente të reja, imazhe ose ndërveprime të përdoruesve. Miliona futje në ditë mund të ngopin shpejt tubacionet e ruajtjes dhe indeksimit. 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 are dense, high-dimensional floating-point vectors. Naive storage in relational tables or JSON documents results in: Large storage footprints (hundreds of GB to TBs for millions of vectors). Lokalizimi i dobët i cache dhe efikasiteti i kujtesës. Performanca e ngadalshme e skanimit, veçanërisht nëse vektorët ruhen në formate rresht-major në vend të vendosjeve kolonare ose blloqe të rregulluara optimizuar për kërkimin e ngjashmërisë. Specialized vector databases implement compression, quantization, or block-oriented storage schemes to reduce disk and memory usage while maintaining query accuracy. Summary Dyqanet e përgjithshme të marrëdhënieve dhe të dokumenteve janë të besueshme për pyetjet e sakta ose të dimensioneve të ulëta, por ngarkesat e punës të kërkimit vektor paraqesin sfida unike: Kërkesat e larta, të bazuara në ngjashmëri që thyejnë indekset tradicionale. Llogaritjet e shtrenjta të distancave në grupe të mëdha të të dhënave. Kërkesat hibride që kombinojnë ngjashmërinë e vektorit me filtrimin e metadata. High ingestion rates tied to embedding pipelines. Ruajtja dhe efikasiteti i kujtesës kërkon. 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 Bazat e të dhënave vektor janë ndërtuar për të trajtuar në mënyrë efikase embeddings dimensionale, duke adresuar të dyja sfidat kompjuterike dhe ruajtjen që sistemet e përgjithshme nuk mund të. Ruajtja e layout Unlike relational databases, vector databases adopt storage formats that prioritize both memory efficiency and fast distance computations: Ruajtja e dendur e vektorëve: Embeddings ruhen si seri kontigjente të floats ose tërësive të kuantizuara, duke përmirësuar vendndodhjen e cache dhe duke lejuar përshpejtimin e SIMD ose GPU. : Vectors are grouped in blocks to facilitate batch computation of distances, reduce I/O overhead, and leverage vectorized hardware instructions. Block-aligned layouts : 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 Kuantizimi dhe kompresioni: Teknika të tilla si kuantizimi i produktit (PQ), kuantizimi skalar ose prerja e bazuar në HNSW zvogëlojnë madhësinë e ruajtjes dhe përshpejtojnë llogaritjet e distancave me humbje minimale të saktësisë. Këto zgjedhje të ruajtjes lejojnë që bazat e të dhënave vektorike të shkallëzohen në miliarda embeddings pa sakrifikuar performancën e pyetjes. Strategjitë e indeksimit 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 : 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 Së bashku, këto struktura lejojnë bazat e të dhënave vektor për të kryer kërkime ANN mbi miliona ose miliarda vektorë me latencë në shkallë milisekondash. Query-Aware Kompresë Vector databases often store embeddings in compressed formats, enabling efficient computation without fully decompressing: Kvantifikimi i produktit (PQ): Ndarë çdo vektor në sub-vektorë dhe kodon çdo sub-vektor me një kodebok kompakt. Binary hashing / Hamming embeddings: Vektorët e dimensioneve të larta konvertohen në kodet binare për të lejuar llogaritjet jashtëzakonisht të shpejta të distancave duke përdorur distancën Hamming. Struktura e indeksit si HNSW mund të ruajë listat e skajeve dhe përfaqësimet e vektorëve në formë të kuantizuar, duke zvogëluar gjurmën e kujtesës duke ruajtur cilësinë e kërkimit. These techniques reduce both RAM usage and disk I/O, critical for large-scale vector datasets. Filtrimi dhe kërkimi hibrid Aplikacionet e botës reale shpesh kërkojnë një kombinim të ngjashmërisë vektor dhe filtrimit të strukturuar: Kërkimi i filtruar ANN: Indekset mund të integrojnë kufizimet e metadata (p.sh., kategori, datë, pronar) për të prerë vektorët e kandidatëve para se të llogarisin distancat. Pyetjet multi-modale: Disa baza të të dhënave mbështesin pyetje që kombinojnë vektorë të shumtë ose modalitete (p.sh., imazhe + embeddings tekst) duke respektuar kriteret e filtrit. Vlerësimi i brishtë: Llogaritjet e distancave kryhen vetëm në një nëngrup të kandidatëve të kthyer nga indeksi ANN, duke balancuar shpejtësinë dhe saktësinë. Kjo qasje hibrid siguron që bazat e të dhënave vektor nuk janë vetëm të shpejta për kërkimin e ngjashmërisë së papërpunuar, por praktike për pyetjet komplekse të aplikacioneve. Summary Arkitektura kryesore e bazave të të dhënave vektor mbështetet në: Contiguous, cache-friendly storage for dense embeddings. ANN-based indexing structures for sub-linear high-dimensional search. Kompresimi dhe kuantizimi i pyetjeve të vetëdijshme për të zvogëluar kostot e kujtesës dhe të llogaritjes. Integrimi i metadatave dhe filtrimi hibrid për të mbështetur kërkesat e aplikacioneve të botës reale. 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 and Patterns Bazat e të dhënave vektor janë të dizajnuara rreth kërkesave unike të kërkimit të ngjashmërisë në hapësirat dimensionale të larta. Pyetjet zakonisht përfshijnë gjetjen e vektorëve më të afërt me një embedding të dhënë, shpesh të kombinuara me filtra ose agregime. ekzekutimi efikas kërkon koordinim të kujdesshëm midis strukturave të indeksimit, disponimeve të ruajtjes dhe strategjive të llogaritjes në distancë. Common Query Types k-Nearest Neighbor (k-NN) Search Merrni vektorët k më të lartë më të ngjashëm me futjen e një pyetjeje, sipas një metrikë distance (p.sh., ngjashmëria cosine, distanca Euclidean, produkti i brendshëm). Shembull: Gjetja e 10 imazheve më të ngjashme të produkteve për një ngarkim të ri. Optimizuar nga: indekset ANN (HNSW, IVF, PQ) që shkurtojnë hapësirën e kërkimit dhe shmangin skanimin e të gjitha vektorëve. Range / Radius Search Gjej të gjitha vektorët brenda një kufi të specifikuar të distancës nga futja e pyetjes. Shembull: kthimi i të gjitha futjeve të tekstit brenda një vlerësimi të ngjashmërisë > 0.8 për kërkimin semantik. 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. Example: Find the closest 5 product embeddings in the "electronics" category with a price < $500. Optimized by: Pre-filtering candidates using secondary indexes, then performing ANN search on the reduced set. Batch Search Ekzekutoni disa pyetje vektor në të njëjtën kohë, shpesh në paralel. Shembull: Kërkimi i ngjashmërisë për qindra pyetje të përdoruesve në një tubacion rekomandimi. Optimizuar nga: llogaritja e vektorizuar duke përdorur përshpejtimin e SIMD ose GPU, dhe kalimi i indeksit të batch. Query Execution Strategies Bazat e të dhënave vektor përkthejnë pyetjet e nivelit të lartë në plane ekzekutimi efikase të përshtatura për kërkimin e madhësisë së lartë: Candidate Selection via ANN Index Indeksi identifikon një nënshtetësi të vektorëve premtues në vend që të skanojë të gjitha futjet. HNSW or IVF partitions guide the search toward relevant regions in the vector space. Distance Computation Distanca e saktë llogaritet vetëm për vektorët kandidat. Disa sisteme kryejnë llogaritje direkt në domenin e ngjeshur (PQ ose embeddings binary) për të zvogëluar koston e CPU. 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. Redukton llogaritjet e panevojshme të distancave dhe siguron përshtatshmërinë e rezultateve. Dynamic Updates Indekset mbahen në mënyrë dinamike, duke lejuar futjen në kohë reale të vektorëve të rinj pa rindërtime të plota. Siguron që vonesa e pyetjes mbetet e ulët edhe kur grupi i të dhënave rritet vazhdimisht. Shembuj të kërkimeve Kërkimi i veturës së vetme: Gjeni 10 futjet më të ngjashme me një imazh të pyetjes. : Return nearest neighbors for a text embedding in a specific language or category. Filtered similarity Rekomandimi i batch: Llogaritni rekomandimet më të mira për qindra përdorues në të njëjtën kohë. Kërkimi hibrid multi-modal: Gjeni ndeshjet më të afërta me një vektor të pyetjes që gjithashtu plotësojnë kufizimet e atributeve (p.sh., çmimi, data, etiketimet). Key Takeaways Kërkesat e bazës së të dhënave vektor ndryshojnë nga kërkimet tradicionale të marrëdhënieve: Shumica e kërkimeve mbështeten në llogaritjet e përafërta të distancave mbi embeddings dimensionale. Ekzekutimi efikas i pyetjeve varet nga indekset ANN, ruajtja e ngjeshur dhe përshpejtimi i hardware. Aplikacionet e botës reale shpesh kombinojnë ngjashmërinë e vektorëve me filtrimin e metadatave të strukturuara. Batch and hybrid query support is essential for scalable recommendation, search, and personalization pipelines. Duke rregulluar strategjitë e ekzekutimeve me strukturën e hapësirave të embedded dhe duke përdorur indekse të specializuara, bazat e të dhënave vektorë marrin kohë kërkimi sub-linear dhe përgjigje në shkallë milisekondash, madje edhe për miliarda vektorë. Motori i bazës së të dhënave vektor Disa baza të dhënash vektorike të ndërtuara me qëllim kanë dalë për të trajtuar sfidat e kërkimit të ngjashmërisë në dimensione të larta, secila e optimizuar për shkallë, vonesë të pyetjes dhe integrim me sisteme të tjera të të dhënave. 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: Motori i ruajtjes: Qasja hibrid me ruajtjen e vektorëve në memorie dhe në disk. : 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: E shkëlqyer për ngarkesat e punës të kërkimit të vektorëve në shkallë të gjerë dhe në kohë reale. Requires tuning index types and parameters to balance speed and recall. Përshpejtimi i GPU-së përmirëson transmetimin, por rrit kompleksitetin e infrastrukturës. Use Cases: Recommendation engines, multimedia search (images, videos), NLP semantic search. të rënda 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 Indekset: Indekset ANN të bazuara në HNSW të optimizuara për gjetjen e vonesës së ulët. : 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: Excellent for applications combining vector search with structured metadata. Më pak optimizuar për grupe të të dhënave në shkallë ekstreme në krahasim me grumbullimet Milvus ose FAISS. Query performance can depend on the complexity of combined filters. Use Cases: Kërkimi semantik në bazat e njohurive, kërkimi i ndërmarrjeve, chatbots me AI. 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: Motori i ruajtjes: Infrastruktura e menaxhuar plotësisht në cloud me replikim dhe shkallëzim automatik. : Provides multiple ANN options, abstracting complexity from users. Indexes Ekzekutimi i pyetjeve: Indeksimi automatik i vektorëve, kërkimi hibrid dhe pyetjet batch. Monitorimi dhe besueshmëria: kohë pune e mbështetur nga SLA, falsifikim automatik dhe garanci konsistence. 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: Rekomandimet në kohë reale, motorët e personalizimit, kërkimi semantik për aplikacionet e ndërmarrjeve. Faqe 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 Ekzekutimi i pyetjeve: Bërthama CPU dhe GPU shumë të optimizuara për llogaritje të shpejtë në distancë. : 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 : 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 Ndërsa çdo bazë vektorike ka forcat dhe kompromiset e veta, ata ndajnë karakteristika të përbashkëta: : 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 Bazat e të dhënave të vektorëve shkëlqejnë në ngarkesat e punës që përfshijnë kërkimin e ngjashmërisë në dimensione të larta, por optimizimet e tyre vijnë me kompromise. 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 Shumë baza të dhënash vektor përdorin kuantizimin, kompresionin ose reduktimin e dimensionit për të zvogëluar gjurmën e ruajtjes. 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. Tregtia e kërkimit hibrid Bazat e të dhënave moderne vektor mbështesin filtrimin në metadata të strukturuara së bashku me kërkimin e ngjashmërisë vektor. Hybrid queries can add complexity, increasing latency or requiring additional indexing. Dizajnerët duhet të peshojnë përfitimin e pyetjeve më të pasura kundrejt ndikimit të performancës së kombinimit të vektorëve dhe filtrave të strukturuar. Scalability Considerations Disa motorë (p.sh., Milvus, Pinecone) shkallë horizontalisht nëpërmjet sharding, replication, ose GPU clusters. Sistemet e shpërndara shtojnë kompleksitetin operacional, duke përfshirë mbivendosjen e rrjetit, menaxhimin e qëndrueshmërisë dhe tolerancën e gabimeve. 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 Bazat e të dhënave vektorë me burim të hapur kërkojnë njohuri të domenit për rregullimin e parametrave të indeksit, ruajtjen e integruar dhe optimizimin e pyetjeve. Managed services like Pinecone reduce operational burden but limit low-level control over index configurations or hardware choices. Strategjitë e backup, replikimit dhe monitorimit ndryshojnë në të gjitha motorët; inxhinierët duhet të planifikojnë për qëndrueshmëri dhe besueshmëri në ngarkesat e punës së prodhimit. 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. Distributed storage and indexing also add operational expense. Decisions around performance, recall, and hardware resources must align with application requirements and budget constraints. Kryesisht 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. Konsideroni modelet e pyetjeve, frekuencën e përditësimit, filtrimin hibrid dhe karakteristikat e futjes kur zgjidhni një motor.Njohja e këtyre kompromiseve siguron që aplikacionet e kërkimit vektor të japin rezultate relevante në mënyrë efikase, duke shmangur pengesat ose mbivlerësimet e tepërta operative. Përdorimi i rastit dhe shembujt e botës reale 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: Kërkimi semantik dhe marrja e dokumenteve Një kompani dëshiron t’u lejojë përdoruesve të kërkojnë tekste të mëdha ose bazat e njohurive me kuptim, në vend se me fjalë kyçe të sakta. Scenario Challenges: Embeddings dimensionale për dokumente dhe pyetje Large-scale search over millions of vectors Low-latency responses for interactive applications Vector Database Benefits: Indekset ANN si HNSW ose IVF + PQ mundësojnë kërkime të shpejta semantike të ngjashmërisë. Filtering by metadata (e.g., document type, date) supports hybrid queries. Ruajtja e shkallëzuar e vektorëve strehon trupin në rritje të vazhdueshme. Një platformë mbështetëse e klientëve përdor Milvus për të indeksuar miliona bileta mbështetëse dhe FAQs. Përdoruesit mund të bëjnë pyetje në gjuhën natyrale, dhe sistemi merr përgjigje semantikisht relevante në milisekonda. 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: Kërkimi efikas i ngjashmërisë mbi hapësira të mëdha embedding. Mbështet filtrimin me metadata për rekomandime kontekstuale. 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 : 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 Low-latency response for interactive exploration Vector Database Benefits: Stores and indexes embeddings from CNNs, transformers, or other feature extractors. Kërkimi ANN mundëson gjetjen e shpejtë të përmbajtjes vizualisht ose auditivisht të ngjashme. Scales with GPU acceleration for massive media collections. : An online fashion retailer uses Pinecone to allow users to upload photos of clothing items and find visually similar products instantly. Example Fraud Detection and Anomaly Detection : Financial institutions need to detect suspicious transactions or patterns in real-time. Scenario Challenges: Embeddings që përfaqësojnë modelet e transaksioneve ose sjelljen e përdoruesit Continuous ingestion of high-dimensional data streams Detection of anomalies or unusual similarity patterns among accounts Vector Database Benefits: Kërkimi ANN identifikon fqinjët më të afërt në hapësirën e integruar shpejt. 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 Një kompani dëshiron të përmirësojë një chatbot me kuptimin kontekstual dhe gjenerimin e rritur të kërkimit. Scenario Challenges: Large embeddings for conversational history, documents, or FAQs Matching user queries to the most relevant context for AI response generation Rritja e vonesës së ulët në ndërveprimet live Vector Database Benefits: Fast similarity search to find relevant passages or prior interactions. Mbështet filtrimin hibrid për kontekstet specifike të domain-it (p.sh., manualet e produktit, politikat). Mundëson rrjedhat e punës RAG në kohë reale. : 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 Kjo seksion ofron një shembull konkret end-to-end të një rrjedhe pune të kërkimit vektor, duke përdorur Milvus për të ilustruar se si të dhënat lëvizin nga gjenerimi i embedding në kërkimin e ngjashmërisë, duke theksuar arkitekturën dhe optimizimet e diskutuara më parë. 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. Fluksi i punës mbulon: Gjenerata e integruar Ruajtja dhe indeksimi i vektorëve 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 Each document is transformed into a high-dimensional vector using a transformer model (e.g., ) në : 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") Konceptet kryesore të ilustruara: Converts unstructured text into fixed-size numeric vectors. Captures semantic meaning, enabling similarity-based retrieval. Embeddings janë lloji i të dhënave thelbësore të ruajtura në bazat e të dhënave vektor. 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: Indeksi ANN lejon kërkimin e ngjashmërisë sublineare mbi miliona vektorë. Supports incremental inserts for dynamic document collections. 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) Execution Steps: Transformoni query në hapësirë embedding. Kërkimi ANN gjen fqinjët më të afërt në mënyrë efikase duke përdorur HNSW. Results ranked by similarity score. 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 ) theksojnë : Kombinon ngjashmërinë vektor me filtrat tradicionale të atributeve. Mundëson një rikthim të saktë dhe kontekstual. Reduces irrelevant results while leveraging ANN efficiency. Step 5: Retrieval and Presentation Sistemi kthen ID-të e dokumenteve dhe pikat e ngjashmërisë, të cilat pastaj hartohen përsëri në dokumente të plota: for res in results[0]: print(f"Doc ID: {res.id}, Score: {res.score}") Të dalë: Fast, semantically relevant results displayed to users. Low latency enables interactive search experiences. Sistemi mund të shkallëzohet horizontalisht me nyje shtesë ose copa për grupe të mëdha të të dhënave. Konceptet kryesore të ilustruara End-to-end vektor workflow: Nga teksti i papërpunuar → embeddings → storage → similarity search → filtered results. Indekset ANN: Të sigurojë performancën e pyetjeve sublineare në miliona vektorë. : Combines vector similarity with traditional attributes for precise results. Hybrid filtering : Supports incremental inserts, sharding, and distributed deployment. Scalability Duke ndjekur këtë rrjedhë pune, inxhinierët mund të ndërtojnë motorët e kërkimit semantik të nivelit të prodhimit, sistemet e rekomandimit ose aplikacionet e zgjeruara të kërkimit duke përdorur bazat e të dhënave vektorike si Milvus, Pinecone ose 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. Kuptimi i parimeve thelbësore: gjenerimi i futjes, indeksimi i vektorëve dhe kërkimi i afërt i fqinjit të afërt ndihmon inxhinierët të zgjedhin bazën e duhur të vektorëve dhe të projektojnë sisteme efektive të kërkimit ose rekomandimit semantik.
