從零開始：挑選向量數據庫的完整指南

Vector Database 產品資訊 2025 年 7 月 14 日

資料庫新世代：向量是關鍵

向量數據庫是一個快速發展的領域，正在改變資料管理和搜索的方式。與傳統資料庫不同，向量數據庫將資料以向量形式存儲，使搜索更加精確，並且能夠利用機器學習進行檢索。

隨著資料量的增長，向量數據庫在資料管理中的重要性日益凸顯，因為它能有效處理非結構化資料並提供相關結果。然而，選擇合適的向量數據庫對應用程式而言至關重要，但這並不容易。

例如關聯式資料庫，將資料以表格中的行和列進行存儲。每一行代表一筆紀錄，而每一列則代表該紀錄的某個欄位。這種結構對於結構化資料運作良好，但在處理非結構化資料時可能會受到限制。

將非結構化資料轉換為向量，這些向量本質上是機器學習的表示方式，以簡化的形式描繪複雜資料。這些向量可以進行比較和搜索，使得向量數據庫在處理大型資料集和提升資料驅動應用程式性能方面特別有用。

兩者之間差異如下：

像大多數技術一樣，向量數據庫有多種不同的類型，每一種都有其獨特的優勢、劣勢和使用案例。讓我們來探索一些流行的類型。

基於圖形的向量數據庫旨在有效處理複雜的互聯數據。它們將數據表示為節點（或頂點）和邊：節點代表實體，而邊則表示實體之間的關係。

這種設計的主要優勢在於能夠高效處理複雜的互聯數據。它們在分析數據點之間的連結和關係方面表現優異，這在某些應用中至關重要。然而，對於簡單的相似性搜尋來說，它們可能不太直觀。這是因為它們專為處理複雜關係而設計，這可能使得簡單搜尋變得比必要的更為複雜。

基於圖形的數據庫在數據點之間的關係與數據點本身同樣重要的情境中表現出色。這包括社交網絡分析和知識圖譜等情況，在這些情況下，不同信息之間的關係是關鍵。

向量數據庫可分為兩種形式：整合到更完整的產品中或作為專用解決方案。

整合型向量數據庫將向量數據的功能與傳統數據庫的功能結合在一個平台上。這意味著你可以在同一系統中存儲、管理和查詢結構化的業務數據和非結構化的向量數據。

而專用解決方案則是一種專門設計的系統，專注於存儲、管理和查詢向量數據。專用解決方案的重點在於優化向量操作和相似性搜尋，因此它們在向量特定任務上表現良好。

這些系統通常是獨立的，需要與現有的應用程式和架構進行整合。

在選擇向量數據庫時，應徹底評估產品的功能，以及它如何滿足你的特定使用案例和需求。這些特徵會顯著影響數據庫的性能、可用性和與現有系統的相容性。讓我們深入探討這些基本特徵：

向量維度：是指每個向量嵌入所包含的數值元素的數量。每個維度對應於數據物件的特定特徵或屬性，向量的維度將直接影響向量搜尋的準確性和效率。
演算法：具有計算向量相似性的演算法，是用於計算不同向量嵌入之間距離或關聯性的數學方程式。
原生整合：需要能與現有數據庫和系統無縫整合，以結合查詢、使用向量相似性搜尋和傳統的 SQL 操作。
存儲與檢索：這會影響應用程序的速度和整體用戶體驗。
性能：向量數據庫的性能取決於它執行搜尋、更新和刪除等操作的速度。高性能的向量數據庫能夠處理大型數據集，並提供快速、準確的結果。
搜尋、排序與篩選：好的向量數據庫應提供強大的搜尋功能，包括排序和篩選結果的能力。這可以幫助你在大型數據集中快速找到相關信息，因為向量數據庫通常用於“提示”大型語言模型（LLM）。
管理與維護：考慮管理和維護數據庫的難易程度，包括添加新數據、更新現有數據，以及確保數據庫保持安全和可靠的任務。