Векторные базы данных объясняются просто! (Вложения и индексы)

YOUTUBE · 24.11.2025 03:35

Ключевые темы и таймкоды

Введение в векторные базы данных

0:00

Векторные базы данных стали популярными благодаря компаниям, вложившим в них сотни миллионов долларов.
Для многих проектов традиционные базы данных или массивы numpy nd могут быть более подходящими.
Векторные базы данных имеют множество приложений, особенно для больших языковых моделей, таких как GPT-4.

Проблема неструктурированных данных

0:43

Более 80% данных являются неструктурированными: сообщения в социальных сетях, изображения, видео, аудио.
Неструктурированные данные сложно поместить в реляционную базу данных без ручного присвоения тегов или атрибутов.
Векторные базы данных индексируют и хранят векторные встраивания для быстрого извлечения и поиска сходства.

Компоненты векторных баз данных

1:37

Используются алгоритмы для вычисления векторных вложений с помощью моделей машинного обучения.
Векторное вложение — это список чисел, представляющий данные другим способом.
Возможность поиска похожих векторов через вычисление расстояний и поиск ближайшего соседа.

Индексация векторов

2:03

Индексация векторов ускоряет поиск, преобразуя их в новую структуру данных.
Индексы необходимы для эффективного поиска по тысячам векторов.

Варианты использования векторных баз данных

2:40

Обеспечение долговременной памяти больших языковых моделей, например, с помощью long chain.
Семантический поиск на основе значения или контекста вопроса.
Поиск сходства изображений, аудио- и видеоданных без использования ключевых слов или тегов.
Механизм ранжирования и рекомендаций, например, для интернет-магазинов.

Примеры векторных баз данных

3:33

Примеры векторных баз данных: Pinecone, Viviate, Chroma, Redis Quadrant, Milvis, Vespa AI.
Приглашение к просмотру отдельного видео с подробным сравнением.