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向量資料庫概觀
向量資料庫是一種特殊化系統，可有效率地存放和查詢高維度向量。這些資料庫是擷取增強產生 (RAG) 應用程式的基礎。
向量資料庫會以下列方式處理資料轉換和儲存：
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物件 （例如音訊、影像和文字檔案） 會使用內嵌模型轉換為向量。
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向量會以特殊的資料格式儲存。
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向量資料庫可啟用快速相似性搜尋。
相較於傳統資料庫，向量資料庫提供多種主要優點，因此特別適合現代資料挑戰。它們專門針對向量操作進行最佳化，並有效率地處理高維度資料。他們也專精於傳統資料庫難以處理的相似性搜尋。除了這些核心功能之外，向量資料庫也是為了滿足 ML 和生成式 AI 應用程式不斷變化的需求而建置。它們擅長大規模向量儲存，並使用分散式運算來平衡跨多個節點的工作負載。隨著資料量的增長，這可提供可擴展性和效能。
下圖顯示 RAG 實作：
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文件、PDFs 或文字檔案等內容會以原始資料的形式饋送至內嵌模型進行處理。
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內嵌模型會將原始資料轉換為數值向量，代表內容的語意意義。
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產生的向量內嵌會存放在向量資料庫中，針對高維度向量的儲存和擷取進行最佳化。
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應用程式現在可以查詢向量資料庫，以回應語意搜尋和內容建議等使用案例。
為 RAG 解決方案選擇不適當的向量資料庫可能會導致重大困難和限制，包括下列項目：
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查詢效能不佳
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可擴展性瓶頸
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資料擷取挑戰
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缺乏進階功能，例如篩選和排名
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與其他系統的整合困難
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持久性和持久性問題
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多使用者環境中的並行和一致性問題
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更高的授權成本或廠商鎖定
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有限的社群支援和資源
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潛在的安全與合規風險
