在人工智慧 (AI) 和機器學習 (ML) 浪潮席捲全球的今日，您可能或多或少聽過「向量資料」這個名詞。它聽起來或許有些艱澀，但實際上，它是驅動許多我們日常生活中所享受的智慧化服務的幕後功臣。本文將以淺顯易懂的方式，帶您一窺向量資料的神秘面紗，並介紹幾款主流的向量資料儲存服務。
向量資料：讓機器讀懂世界的語言
想像一下，您走進一間圖書館，所有的書籍並非按照作者或書名排序，而是依照「內容的相似度」來擺放。科幻小說會被放在一起，歷史傳記自成一區，而食譜則有自己的專屬角落。如此一來，當您想找一本與《三體》風格類似的科幻小說時，您只需在《三體》的周圍尋找即可，大大提升了尋找效率。
向量資料，正是用類似的概念來組織資訊。
在傳統的資料庫中，資料通常以表格的形式儲存，每一筆資料都有明確的欄位和數值。但世界上的資訊，更多的是像文字、圖片、聲音這類「非結構化資料」。這些資料難以用傳統的表格來定義和搜尋。
為了解決這個問題，AI 模型會將這些非結構化的資料，透過一種稱為「向量嵌入 (Vector Embedding)」的技術，轉換成一長串的數字，也就是「向量」。這一長串數字，就像是該資料在一個高維度空間中的「座標」，而這個座標捕捉了資料的語意和特徵。簡單來說，語意上越相近的資料，它們在空間中的距離就越近。
舉例來說，「國王」和「皇后」這兩個詞，在經過向量轉換後，它們在空間中的位置會非常接近；而「國王」和「香蕉」的距離則會非常遙遠。透過這種方式，機器就能夠「理解」資料之間的關聯性，而不僅僅是進行文字上的完全匹配。
這種基於相似度而非精確匹配的搜尋方式，開啟了許多過去難以實現的應用，例如：
- 以圖搜圖： 上傳一張圖片，系統就能找出風格或內容相似的其他圖片。
- 智慧推薦系統： 根據您過去喜歡的歌曲或電影，推薦您可能也會喜歡的新作品。
- 自然語言處理： 讓聊天機器人能夠理解對話的上下文，提供更具人性化的回應。
儲存向量資料的利器：向量資料庫
當我們擁有了大量的向量資料後，下一個問題便是：該如何有效率地儲存和檢索這些高維度的「座標」呢？傳統的資料庫並不擅長處理這類任務。這就是向量資料庫 (Vector Database) 登場的時候了。
向量資料庫是專為儲存、索引和查詢大量向量資料而設計的系統。它們採用了特殊的演算法，例如近似最近鄰 (ANN) 搜尋，讓我們能夠在數以百萬計、甚至數十億的向量中，快速找到與查詢目標最相似的結果。
以下介紹幾款目前市面上主流的向量資料庫服務：
- Pinecone: 這是一款主打全託管、雲端原生的向量資料庫服務。使用者無需煩惱底層架構的維護，可以專注於開發 AI 應用。Pinecone 以其高效能、易於整合和擴展性而聞名，是許多企業級應用的首選。
- Milvus: 作為一款開源的向量資料庫，Milvus 提供了高度的彈性和可配置性。它支援處理大規模的向量資料，並在需要處理數十億級別向量且要求低延遲的場景下表現出色，例如即時推薦系統或圖像檢索。
- Weaviate: Weaviate 同樣是一款開源的向量資料庫，它以其基於 GraphQL 的 API 和靈活的架構而受到開發者社群的歡迎。Weaviate 不僅支援向量搜尋，還能進行傳統的關鍵字搜尋，提供混合搜尋的能力。
- Qdrant: Qdrant 是另一款開源的向量資料庫，專為高效能的相似度搜尋而設計。它使用 Rust 語言開發，強調速度和擴展性，並提供易於使用的 API，讓開發者能快速地將其整合到應用程式中。
- Chroma: Chroma 是一款主打開發者友善的開源向量資料庫。它非常容易在本地環境中設置和使用，特別適合用於音訊相關的應用，例如音樂推薦系統或聲音搜尋引擎。
- Pgvector: 對於已經在使用 PostgreSQL 資料庫的開發者來說，Pgvector 是一個非常方便的選擇。它是一個 PostgreSQL 的擴充套件，讓使用者可以直接在現有的關聯式資料庫中進行向量相似度搜尋，降低了技術轉換的門檻。
結語
向量資料與向量資料庫的出現，為人工智慧的發展開啟了新的篇章。它們讓機器得以跨越結構化資料的限制，更深入地理解這個充滿非結構化資訊的世界。從日常的購物推薦到尖端的科學研究，向量資料的應用正不斷擴展。了解這項技術，無疑將幫助我們更好地掌握 AI 時代的脈動。
