向量数据库的定义

最简单的定义是，向量数据库将信息存储为向量（向量嵌入），向量是数据对象的数值版本。因此，向量嵌入是针对非常大的非结构化或半非结构化数据集进行索引和搜索的强大方法。这些数据集可以由文本、图像或传感器数据组成，向量数据库将这些信息排序为易于管理的格式。

向量数据库使用高维向量工作，高维向量可能含有数百个不同的维度，每个维度又都与数据对象的特定属性相关联，因此带来了无与伦比的复杂性。不要与向量索引或向量搜索库相混淆，向量数据库是一种完整的管理解决方案，用于以下列方式存储和过滤元数据：

• 插入：将新向量添加到数据库
• 搜索：使用向量或查询文本搜索相似的向量
• 删除：从数据库中删除向量
• 聚类：将相似的向量分组在一起
• 可视化：以图形方式显示向量之间的关系

使用开源向量数据库的好处

开源向量数据库提供了许多优于替代数据库的优点，比如：

• 可扩展性：可以轻松地扩展到处理更大的数据集
• 性能：针对快速搜索和检索进行了优化
• 灵活性：支持广泛的数据类型和查询语言
• 成本效益：与专有解决方案相比，具有较低的成本
• 社区支持：拥有活跃的社区，提供技术支持和资源

开源向量数据库比较：Chroma、Milvus 和 Weaviate

我们已经了解了向量数据库的定义以及开源解决方案具有的好处，现在不妨考虑一下市场上最流行的一些选择。我们将重点介绍 Chroma、Milvus 和 Weaviate 的优势、功能和用途，然后进行直接的面对面比较，以确定最适合您需求的选择。

1. Chroma

Chroma 旨在帮助各种规模的开发人员和企业创建 LLM 应用程序，提供构建复杂项目所需的所有资源。Chroma 确保项目具有高度可扩展性，并以最佳方式工作，以便高维向量可以快速地存储、搜索和检索。它之所以越来越受欢迎，是由于它是一种极其灵活的解决方案，有广泛的部署选项。Chroma 直接部署在云上，也可以在现场运行，使其成为任何企业的可行选择，无论其 IT 基础设施如何。

用例

Chroma 还支持多种数据类型和格式，因而适合几乎任何应用程序。Chroma 的主要优势之一是它支持音频数据，这使得它成为基于音频的搜索引擎、音乐推荐应用程序和其他基于声音的项目的首选。

2. Milvus

Milvus 在机器学习和数据科学领域获得了很高的声誉，在向量索引和查询方面拥有出色的能力。利用功能强大的算法，Milvus 提供闪电般的处理和数据检索速度以及 GPU 支持，即使在处理非常庞大的数据集时也是如此。Milvus 还可与 PyTorch 和 TensorFlow 等其他流行的框架集成，从而允许将其添加到现有的机器学习工作流中。

用例

Milvus 以其在相似性搜索和分析方面的能力而出名，广泛支持多种编程语言。这种灵活性意味着开发人员并不局限于后端操作，甚至可以在前端执行通常为服务器端语言保留的任务。比如说，您可以使用 Script 生成 PDF，同时利用来自 Milvus 的实时数据。这为应用程序开发开辟了新的途径，特别是针对教育内容和专注于可访问性的应用程序。 这种开源向量数据库可以应用于一系列广泛的行业和大量的应用环境。另一个突出的例子涉及电子商务，Milvus 可以支撑准确的推荐系统，根据客户的偏好和购买习惯来建议产品。它还适用于图像/视频分析项目，协助图像相似性搜索、对象识别以及基于内容的图像检索。另一个关键用例是自然语言处理，提供文档聚类和语义搜索功能以及为问答系统提供基础功能。

3. Weaviate

接受比较的第三种开源向量数据库是 Weaviate，它出现在自托管的解决方案和完全托管的解决方案中。无数企业使用 Weaviate 来处理和管理大型数据集，因为它具有出色的性能、简单性和高度可扩展性。Weaviate 能够管理众多数据类型，非常灵活，可以存储向量和数据对象，这使得它非常适合需要一系列搜索技术的应用环境（比如向量搜索和关键字搜索）。

用例

Weaviate 的一个主要用例是图像和文档搜索。它使开发人员能够构建功能强大的图像和文档库，可根据内容、相似性和元数据快速搜索。它还支持地理空间数据，使其成为构建地理位置感知应用程序（例如位置搜索和推荐）的理想选择。其他用例包括文本相似性搜索、推荐系统和欺诈检测。

直接比较

下表总结了 Chroma、Milvus 和 Weaviate 之间的关键差异： | 功能 | Chroma | Milvus | Weaviate | |---|---|---|---| | 数据类型支持 | 文本、图像、音频、向量 | 文本、图像、向量 | 文本、图像、向量、数据对象 | | 部署选项 | 云端、现场 | 云端、现场 | 自托管、完全托管 | | GPU 支持 | 是 | 是 | 否 | | 集成 | TensorFlow、PyTorch | TensorFlow、PyTorch | REST API、GraphQL | | 编程语言支持 | Python、Java | Python、C++ | Python、JavaScript |

结论

选择合适的开源向量数据库取决于您的具体需求和要求。如果您需要一个高度可扩展且灵活的解决方案，那么 Chroma 是一个不错的选择，因为它提供了广泛的数据类型支持和部署选项。如果您需要一个在机器学习和数据科学中表现出色的解决方案，那么 Milvus 是一个不错的选择，因为它提供了闪电般的处理速度和 GPU 支持。如果您正在寻找一个易于使用且能够处理各种数据类型的解决方案，那么 Weaviate 是一个不错的选择，因为它提供了自托管和完全托管的选项，以及广泛的编程语言支持。

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一篇文章搞懂人工智能，机器学习和深度学习之间的区别

为了搞清三者关系，我们来看一张图：

如图所示：人工智能最大，此概念也最先问世；然后是机器学习，出现的稍晚；最后才是深度学习。

从低潮到繁荣

自从 1956 年计算机科学家们在达特茅斯会议（Dartmouth Conferences）上确认人工智能这个术语以来，人们就不乏关于人工智能奇思妙想，研究人员也在不遗余力地研究。在此后的几十年间，人工智能先是被捧为人类文明光明未来的钥匙，后又被当作过于自大的异想天开而抛弃。

但是在过去几年中，人工智能出现了爆炸式的发展，尤其是 2015 年之后。大部分原因，要归功于图形处理器（GPU）的广泛应用，使得并行处理更快、更便宜、更强大。另外，人工智能的发展还得益于几乎无限的存储空间和海量数据的出现（大数据运动）：图像、文本、交易数据、地图数据，应有尽有。

下面我们从发展的历程中来一一展开对人工智能、机器学习和深度学习的深度学习。

人工智能人工智能先驱们在达特茅斯开会时，心中的梦想是希望通过当时新兴的计算机，打造拥有相当于人类智能的复杂机器。这就是我们所说的“通用人工智能”（General AI）概念，拥有人类五感（甚至更多）、推理能力以及人类思维方式的神奇机器。在电影中我们已经看过无数这样的机器人，对人类友好的 C-3PO，以及人类的敌人终结者。通用人工智能机器至今只存在 于电影和科幻小说里，理由很简单：我们还实现不了，至少目前为止。

我们力所能及的，算是“弱人工智能”（Narrow AI）：执行特定任务的水平与人类相当，甚至超越人类的技术。现实中有很多弱人工智能的例子。这些技术有人类智能的一面。但是它们是如何做到的？智能来自哪里？这就涉及到下一个同心圆：机器学习。

机器学习

机器学习是实现人工智能的一种方法。机器学习的概念来自早期的人工智能研究者，已经研究出的算法包括决策树学习、归纳逻辑编程、增强学习和贝叶斯网络等。简单来说，机器学习就是使用算法分析数据，从中学习并做出推断或预测。与传统的使用特定指令集手写软件不同，我们使用大量数据和算法来“训练”机器，由此带来机器学习如何完成任务。

许多年来，计算机视觉一直是机器学习最佳的领用领域之一，尽管还需要大量的手动编码才能完成任务。研究者会手动编写一些分类器（classifier），如边缘检测筛选器，帮助程序辨别物体的边界；图形检测分类器，判断物体是否有八个面；以及识别“S-T-O-P”的分类器。在这些手动编写的分类器的基础上，他们再开发用于理解图像的算法，并学习如何判断是否有停止标志。

但是由于计算机视觉和图像检测技术的滞后，经常容易出错。

深度学习

深度学习是实现机器学习的一种技术。早期机器学习研究者中还开发了一种叫人工神经网络的算法，但是发明之后数十年都默默无闻。神经网络是受人类大脑的启发而来的：神经元之间的相互连接关系。但是，人类大脑中的神经元可以与特定范围内的任意神经元连接，而人工神经网络中数据传播要经历不同的层，传播方向也不同。

举个例子，你可以将一张图片切分为小块，然后输入到神经网络的第一层中。在第一层中做初步计算，然后神经元将数据传至第二层。由第二层神经元执行任务，依次类推，直到最后一层，然后输出最终的结果。

每个神经元都会给其输入指定一个权重：相对于执行的任务该神经元的正确和错误程度。最终的输出由这些权重共同决定。因此，我们再来看看上面提到的停止标志示例。一张停止标志图像的属性，被一一细分，然后被神经元“检查”：形状、颜色、字符、标志大小和是否运动。神经网络的任务是判断这是否是一个停止标志。它将给出一个“概率向量”（probability vector），这其实是基于权重做出的猜测结果。在本文的示例中，系统可能会有 86% 的把握认定图像是一个停止标志，7% 的把握认为是一个限速标志，等等。网络架构然后会告知神经网络其判断是否正确。

不过，问题在于即使是最基础的神经网络也要耗费巨大的计算资源，因此当时不算是一个可行的方法。不过，以多伦多大学 Geoffrey Hinton 教授为首的一小批狂热研究者们坚持采用这种方法，最终让超级计算机能够并行执行该算法，并证明该算法的作用。如果我们回到停止标志那个例子，很有可能神经网络受训练的影响，会经常给出错误的答案。这说明还需要不断的训练。它需要成千上万张图片，甚至数百万张图片来训练，直到神经元输入的权重调整到非常精确，几乎每次都能够给出正确答案。不过值得庆幸的是Facebook 利用神经网络记住了你母亲的面孔；吴恩达 2012 年在谷歌实现了可以识别猫的神经网络。

如今，在某些情况下，通过深度学习训练过的机器在图像识别上表现优于人类，这包括找猫、识别血液中的癌症迹象等。谷歌的 AlphaGo 学会了围棋，并为比赛进行了大量的训练：不断的和自己比赛。

总结

人工智能的根本在于智能，而机器学习则是部署支持人工智能的计算方法。简单的将，人工智能是科学，机器学习是让机器变得更加智能的算法，机器学习在某种程度上成就了人工智能。

本文作者 Michael Copeland 曾是 WIRED 编辑，现在是硅谷知名投资机构 Andreessen Horowitz 的合伙人。

向量数据库的原理是什么？

向量数据库的原理基于将数据表示为向量（即一系列数字），这使得它们特别适用于处理高维数据，如图像、视频、音频和复杂文本。这种数据表示方法使得向量数据库在机器学习和人工智能领域特别有用。以下是向量数据库工作原理的几个关键方面：

总的来说，向量数据库通过将数据表示为向量，并使用高效的索引和搜索机制，优化了对高维数据的处理。这使得它们在现代的数据密集型应用中，如人工智能、机器学习和大数据分析，发挥着重要作用。