Векторные базы данных (ВБД) — это специализированные системы, предназначенные для эффективного хранения, индексирования и поиска по векторам-эмбеддингам (числовым представлениям) данных. Они стали ключевым компонентом в приложениях на основе искусственного интеллекта (ИИ), таких как поиск по сходству, рекомендательные системы и расширенное генерирование с помощью больших языковых моделей (RAG).
Обзор программного обеспечения для векторных баз данных
На рынке представлено несколько видов решений для работы с векторами: специализированные ВБД, расширения для традиционных СУБД и облачные сервисы.
1. Специализированные векторные базы данных (Vector-Native Databases)
Эти системы разработаны с нуля для оптимизации операций векторного поиска, часто используя алгоритмы приблизительного поиска ближайших соседей (ANN).
Qdrant: Открытый исходный код с фокусом на производительность и функциональность. Поддерживает различные алгоритмы ANN и фильтрацию метаданных. Он предлагает гибкий API и может использоваться для масштабируемых задач ИИ.
Milvus: Еще одна популярная ВБД с открытым исходным кодом, предназначенная для крупномасштабного векторного поиска. Milvus ориентирован на облачные архитектуры и высокую производительность.
Pinecone: Полностью управляемый облачный сервис, который обеспечивает простоту использования и масштабируемость без необходимости управления инфраструктурой. Идеально подходит для быстрого развертывания приложений на основе ИИ.
Weaviate: ВБД с открытым исходным кодом, которая помимо векторного поиска предлагает гибридный поиск (векторный + текстовый) и поддерживает графовые структуры данных.
Chroma: Простая в использовании и встраиваемая ВБД с открытым исходным кодом, часто используется в экосистеме RAG из-за своей легкости и простоты интеграции.
2. Расширения для традиционных СУБД
Многие традиционные реляционные и NoSQL базы данных добавили возможности векторного поиска через расширения или встроенные функции. Это позволяет использовать векторные данные в существующей инфраструктуре.
PostgreSQL с расширением \text{pgvector}: \text{PostgreSQL} — мощная реляционная СУБД. Расширение \text{pgvector} позволяет хранить векторы и выполнять поиск по сходству, используя знакомую экосистему \text{PostgreSQL}.
Redis: Используя модуль \text{Redis Stack}, эта in-memory база данных может выполнять высокоскоростной векторный поиск.
MongoDB Atlas: Поддерживает векторный поиск как встроенную функцию, позволяя разработчикам работать с векторами наряду с традиционными данными \text{JSON} (документами).
3. Облачные платформы
Крупные облачные провайдеры предлагают собственные решения или интегрируют популярные ВБД в свои сервисы.
Azure AI Search (ранее Azure Cognitive Search): Включает возможности векторного поиска и интеграции с другими сервисами Azure.
Google Cloud Vertex AI Vector Search: Управляемый сервис для эффективного поиска по сходству, интегрированный с платформой \text{Vertex AI}.
Amazon OpenSearch Service: Поддерживает векторный поиск и используется в экосистеме \text{AWS} для приложений машинного обучения.
Возможность работы с векторной базой данных в MATLAB
MATLAB — это мощная среда для численных вычислений, анализа данных, разработки алгоритмов и моделирования, которая изначально оптимизирована для работы с векторами и матрицами (т.е. массивами данных).
Векторизация и основные операции
В самой своей основе MATLAB трактует все данные как массивы, где скаляр — это массив 1 \times 1, а вектор — массив 1 \times N (строка) или N \times 1 (столбец). Это концепция векторизации является краеугольным камнем MATLAB и обеспечивает его высокую производительность в математических расчетах.
Однако, когда речь идет о векторной базе данных в контексте ИИ (то есть о системе, которая хранит миллионы векторов-эмбеддингов и быстро находит ближайших соседей), MATLAB не является ВБД. MATLAB — это среда для вычислений, а не система управления базами данных.
Интеграция с внешними ВБД
Несмотря на это, пользователи MATLAB могут взаимодействовать с внешними векторными базами данных:
Интерфейсы баз данных: MATLAB имеет набор инструментов (например, Database Toolbox), который позволяет подключаться к традиционным базам данных (PostgreSQL, SQL Server и др.). Если традиционная СУБД используется с векторным расширением (например, \text{pgvector}), можно теоретически извлекать и вставлять векторы, используя стандартные \text{SQL}-запросы, хотя для оптимизированного векторного поиска это может быть неэффективно.
\text{REST API} или \text{SDK}: Большинство специализированных ВБД (Pinecone, Qdrant, Weaviate) предоставляют \text{REST API} или клиентские библиотеки (\text{SDK}). Пользователи могут использовать функции MATLAB для работы с \text{HTTP} запросами (например, \text{webwrite} и \text{webread}) для отправки и получения данных и векторов, а также для выполнения векторного поиска непосредственно через \text{API} ВБД.
Внешние \text{MATLAB}-функции: Можно использовать функции MATLAB \text{mex} для интеграции кода на \text{C/C++} или вызвать Python-функции непосредственно из MATLAB. Это позволяет использовать \text{SDK} векторных баз данных, написанные на \text{Python} или \text{C/C++}, для прямого взаимодействия с ВБД, эффективно используя ее оптимизированные возможности поиска.
Заключение
Выбор программного обеспечения для векторной базы данных зависит от масштаба, требований к управлению и существующей инфраструктуры. Специализированные ВБД, такие как Qdrant или Pinecone, предлагают наилучшую производительность для векторного поиска.
MATLAB, будучи мощным инструментом для векторных вычислений и алгоритмической разработки, сам по себе не является векторной базой данных. Тем не менее, он может эффективно взаимодействовать с внешними ВБД через стандартные \text{API}, обеспечивая полную интеграцию своих мощных вычислительных возможностей с современными системами векторного хранения и поиска.