向量資料庫怎麼挑？完整挑選指南與關鍵比較
資料庫新世代：向量是關鍵
向量資料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，向量資料庫 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。
隨著資料量增長，向量資料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，選擇合適的向量資料庫對應用程式而言至關重要，但這並不容易。
推薦閱讀： 什麼是向量資料庫？向量資料庫運作、應用、趨勢懶人包！
向量資料庫的不同之處
- 傳統資料庫
例如關聯式資料庫，資料以行列表格存儲，每行是一筆紀錄，每列代表欄位。對結構化資料效果良好，但處理非結構化資料時有限。
- 向量資料庫
將非結構化資料轉換為向量，利用機器學習表示複雜資訊，使資料處理與相似性搜尋更高效。
兩者之間差異如下：
| 特徵 | 傳統資料庫 | 向量資料庫 |
|---|---|---|
| 資料結構 | 結構化（行和列） | 非結構化（向量表示） |
| 適用場景 | 適合結構化資料的存取和查詢 | 適合大型資料集和非結構化資料檢索 |
| 檢索方式 | 通過SQL查詢進行精確匹配 | 通過向量相似度進行模糊匹配 |
| 性能優勢 | 在小型資料集上表現良好 | 在大規模資料和AI應用中表現優越 |
向量資料庫的類型
像大多數技術一樣，向量資料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。
基於圖形的向量資料庫
基於圖形的向量資料庫專門處理複雜的互聯數據，將資料表示為節點（實體）與邊（實體間關係），讓關聯分析更直觀、效率更高。
這類資料庫在分析數據點間的連結時表現優異，非常適合社交網絡分析、知識圖譜等重視關係的應用。
然而，對於簡單的相似性搜尋，它可能還不如專門的向量資料庫直觀，因為設計重點在於處理複雜關聯。
整合型 vs 專用向量資料庫
向量資料庫主要有兩種形式：
一、整合型
- 將向量資料功能與傳統資料庫結合於同一平台
- 可同時存儲、管理與查詢結構化業務資料與非結構化向量資料
二、專用解決方案
- 專注於向量資料的存儲、管理與相似性搜尋
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向量資料庫的關鍵特徵
在選擇向量資料庫時，應評估它的功能，以及是否符合你的使用案例和需求。這些特徵會影響資料庫的性能、可用性和系統相容性：
- 向量維度：每個向量包含的數值元素數量，對於搜尋準確性與效率有直接影響
- 演算法：計算向量相似性的數學方法，用於衡量向量間的距離或關聯性
- 原生整合：能與現有資料庫和系統無縫結合，支援向量搜尋與傳統 SQL 操作
- 存儲與檢索：決定應用程式速度與用戶體驗
- 性能：影響搜尋、更新、刪除操作速度，高性能資料庫能處理大型數據集並提供快速結果
- 搜尋、排序與篩選：提供強大功能，快速找到相關資訊，常用於提示大型語言模型（LLM）
- 管理與維護：包含資料新增、更新，以及資料庫的安全性與可靠性管理
選擇向量資料庫時需考慮的因素
在選擇向量資料庫時，評估這些關鍵因素以確保其符合你的特定需求和專案要求：
- 搜尋準確性：數據庫應提供準確的搜尋結果
- 文檔：需要有全面的文檔，以便在設置實施時有必要的指導
- 語言客戶端：應尋找直觀且高效的數據庫，以簡化整合過程
- 可擴展性：考慮資料庫處理增長的能力
- 性能：評估資料庫的速度和效率，包括數據存儲、檢索和搜尋操作的速度
- 數據類型支持：確保資料庫支持你將處理的數據類型
- 系統整合：考慮資料庫與現有系統的整合程度，無縫整合可以節省時間和資源
- 專案要求：考慮數據集的大小、數據的複雜性以及需要執行的具體任務等因素
使用 Elastic 向量資料庫
Elastic 創建了一個靈活的向量資料庫解決方案，開箱即用。對機器學習模型的支持提供了先進的分析和預測能力，讓你能夠發掘有價值的洞察並做出數據驅動的決策。
最重要的特徵，是 層次可導航小世界（HNSW）存儲。基於圖形的演算法，使 Elastic 能夠處理大型數據集並提供快速、準確的向量搜尋結果。再加上強大的搜尋能力，包括篩選和排序，Elastic 讓你能夠輕鬆找到數據中的相關信息。
我們還優先考慮安全性，提供先進的功能，如基於角色的訪問控制以及文檔和字段級別的安全性。這些功能確保你的數據保持安全，只有授權用戶才能訪問敏感信息。
總的來說，選擇 ELK 作為向量資料庫能夠提升數據處理效率，提供強大的安全性和靈活性，幫助你快速找到所需資訊，並支持未來擴展需求。Elastic 將成為您數據驅動決策的可靠夥伴！
本文翻譯自： https://www.elastic.co/blog/how-to-choose-a-vector-database
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