向量數據庫：AI應用神器
作者：Hank Zheng
想象一下，你有一堆數據，它們不是普通的數字或者文字，而是向量——就是那些有方向和大小的箭頭。向量數據庫就是專門用來存儲和查詢這些向量數據的數據庫。它們通常用于機器學習、推薦系統、搜索引擎等領域。
大家好！今天我們來聊聊一個超級酷的技術——向量數據庫。這玩意兒可不簡單，它能夠存儲和檢索像向量這樣的數據結構，這對于處理大規模的機器學習模型和數據集來說，簡直是神器！
向量數據庫是啥？
想象一下，你有一堆數據，它們不是普通的數字或者文字，而是向量——就是那些有方向和大小的箭頭。向量數據庫就是專門用來存儲和查詢這些向量數據的數據庫。它們通常用于機器學習、推薦系統、搜索引擎等領域。
為啥要用向量數據庫？
因為它們快！向量數據庫能夠快速地找到最相似的向量，這對于需要實時推薦和搜索的場景來說非常重要。而且，它們還能有效地處理大規模數據。
向量數據庫有哪些？
市面上有很多向量數據庫，比如Milvus、Faiss、Annoy等等。今天我們以Qdrant為例，來一探究竟。
Qdrant：向量數據庫界的新星
Qdrant 是一個開源的向量搜索引擎，它支持多種向量格式，并且可以輕松集成到你的項目中。它不僅速度快，而且支持多種語言，包括Python、Java、Go等。
安裝Qdrant
首先，你得在你的機器上安裝Qdrant。如果你用的是Python，安裝起來非常簡單：
pip install qdrant-client創建一個向量數據庫
接下來，我們來創建一個向量數據庫。在Qdrant中，這叫做創建一個“repository”。
from qdrant_client import QdrantClient, models
# 創建客戶端
client = QdrantClient(host="localhost", port=6333)
# 創建repository
repo_name = "my_repository"
dimensions = 128 # 向量維度
client.repositories.create(models.CreateRepositoryRequest(name=repo_name, vector_size=dimensions))插入數據
現在，我們向數據庫中插入一些數據。這些數據是一些向量，我們將它們存儲為點。
# 插入點
points = [
[0.1, 0.2, 0.3, ..., 0.9], # 這里應該是128個浮點數
[0.5, 0.6, 0.7, ..., 0.9],
# ... 更多點
]
# 插入請求
import uuid
insert_request = models.InsertPointRequest(
collection_name=repo_name,
points=[
models.Point(id=str(uuid.uuid4()), vector=point) for point in points
]
)
# 執行插入
client.points.insert(insert_request)查詢數據
最后，我們來查詢一些數據。假設我們有一個查詢向量，我們想要找到與它最相似的向量。
# 查詢向量
query_vector = [0.6, 0.7, 0.8, ..., 0.9]
# 查詢請求
search_request = models.SearchRequest(
collection_name=repo_name,
query_vector=query_vector,
limit=10 # 返回結果數量限制
)
# 執行查詢
result = client.search.search(search_request)
# 打印結果
for hit in result.hits:
print(f"ID: {hit.id}, Distance: {hit.l2_distance}")結語
看吧，使用Qdrant來處理向量數據就是這么簡單！無論你是數據科學家，還是開發人員，向量數據庫都值得你去探索和使用。
責任編輯：武曉燕
來源：
科學隨想錄
