Vector database

Векторная база данных: Что это такое

Привет! Давай поговорим о технологии, которая сейчас на слуху у всех, кто работает с искусственным интеллектом, – о векторных базах данных. Если по-простому, векторная база данных – это хранилище, созданное специально для поиска по смыслу, а не по точному совпадению слов.

Представь обычную базу данных как огромную Excel-таблицу. Ты можешь найти строку, если знаешь точное значение в ячейке: имя «Иван», город «Москва» или артикул «A-123». Но ты не можешь попросить её: «Найди мне все товары, похожие на вот этот синий стул, но в другом стиле». Она просто не поймёт, что такое «похоже».

Именно эту проблему решают векторные базы. Они работают не с текстом или картинками напрямую, а с их математическими «слепками» – векторами или эмбеддингами. Это длинные наборы чисел, которые описывают суть объекта. Похожие по смыслу объекты (например, слова «король» и «монарх», или изображения двух разных кошек) будут иметь близкие по значению векторы. Векторная база данных умеет молниеносно находить самые «близкие» векторы к твоему запросу, тем самым реализуя поиск по смыслу.

Как векторная база данных устроена и работает

Чтобы понять магию векторного поиска, не нужно быть профессором математики. Весь процесс можно разбить на два простых этапа: уложить данные на «карту» и затем искать на ней ближайшие точки. Давай разберёмся, как это работает под капотом.

Ключевые компоненты и архитектура

В сердце любой векторной БД лежат три кита:

1. Модель для векторизации (Embedding Model): Это нейросеть, которая превращает твои данные (текст, картинки, аудио) в те самые числовые векторы. Важно понимать: сама база данных этим обычно не занимается. Ты готовишь векторы заранее с помощью моделей вроде BERT, CLIP или Sentence Transformers. Качество векторов напрямую определяет качество поиска. Мусор на входе – мусор на выходе.
2. Векторный индекс: Это самая главная часть. Если бы мы просто хранили миллионы векторов и сравнивали наш запрос с каждым из них по очереди, поиск занимал бы вечность. Векторный индекс – это хитрая структура данных, которая организует векторы так, чтобы можно было очень быстро находить ближайших соседей, отбрасывая заведомо неподходящие варианты. Популярные алгоритмы индексации – это HNSW (Hierarchical Navigable Small World) и IVF (Inverted File).
3. Движок для запросов и хранения: Он отвечает за CRUD-операции (создание, чтение, обновление, удаление), фильтрацию по метаданным (например, «найди картинки котиков, но только из категории ‘мемы’ и загруженные после 2023 года») и масштабирование всей системы.

Принципы функционирования

Давай представим, что у нас есть библиотека. В обычной библиотеке книги стоят на полках по алфавиту фамилии автора. Это быстро, если ты знаешь, что ищешь.

А теперь представь «векторную» библиотеку. Здесь книги сгруппированы по смыслу. На одном стеллаже – фэнтези про драконов, рядом – научная фантастика про космос, а чуть поодаль – детективы. Когда ты приходишь с запросом «хочу что-то похожее на ‘Властелина колец'», библиотекарь не ищет книги по слову «властелин», а сразу ведёт тебя к стеллажу с эпическим фэнтези.

Именно так работает векторная база данных:

• Индексация: Ты «скармливаешь» базе свои данные, предварительно превратив их в векторы. База строит из них тот самый «смысловой стеллаж» – векторный индекс. Похожие векторы оказываются «рядом» друг с другом в многомерном пространстве.
• Поиск: Твой поисковый запрос (например, текст «советы по уходу за собакой») тоже превращается в вектор с помощью той же модели. Затем база данных с помощью индекса быстро находит в своём пространстве «облако» векторов, которые находятся к вектору запроса ближе всего. Этот процесс называется поиском ближайших соседей (Nearest Neighbor Search). Чаще всего используется его приблизительная версия – Approximate Nearest Neighbor (ANN), которая работает на порядки быстрее, жертвуя незначительной долей точности.

Возможности и функции

Векторные базы – это не просто хранилища. Это мощный инструмент для создания интеллектуальных систем, которые «понимают» контекст и смысл.

Основной функционал

• Семантический поиск: Главная и самая очевидная функция. Поиск документов, товаров или изображений, которые соответствуют смыслу запроса, а не ключевым словам.
• Поиск по сходству (Similarity Search): Возможность найти объекты, похожие на другой объект. Например, «найти все песни в стиле этой» или «подобрать одежду, которая сочетается с этими туфлями».
• Фильтрация по метаданным: Поиск можно сужать, комбинируя векторный поиск с классической фильтрацией. Например, найти похожие на «iPhone 15» смартфоны, но только от бренда Samsung и с ценой до 80 000 рублей.
• Масштабируемость: Современные векторные БД спроектированы для работы с миллиардами векторов, позволяя горизонтально масштабироваться по мере роста объёмов данных.

Сценарии применения и бизнес-задачи

Где же всё это используется на практике? Примеров масса, и с каждым днём их всё больше.

• Рекомендательные системы: «Вам понравился этот фильм, посмотрите ещё вот эти». Векторные базы помогают находить похожие товары, статьи, музыку или фильмы на основе векторов, описывающих предпочтения пользователя или свойства самих объектов.
• Поиск по изображениям и видео: Системы, где можно найти картинку по её описанию («рыжий кот спит на диване») или найти все кадры в видеоархиве, где появляется определённый человек или объект.
• Чат-боты и вопросно-ответные системы: Это основа технологии RAG (Retrieval-Augmented Generation). Чтобы большая языковая модель (LLM) отвечала на вопросы по вашим внутренним документам, сначала векторная база находит самые релевантные фрагменты текста из вашей базы знаний, а затем LLM генерирует ответ на их основе. Это делает ответы точными и предотвращает «галлюцинации» модели.
• Обнаружение аномалий и мошенничества: Нетипичные транзакции или события будут иметь векторы, далёкие от основной массы «нормальных» векторов. Векторная база помогает быстро выявлять такие выбросы.

Разработка и внедрение ML-решений

Код курса

MLOPS

Ближайшая дата курса

23 марта, 2026

Продолжительность

24 ак.часов

Стоимость обучения

66 000

Практическое использование векторной базы данных

Теория – это хорошо, но давай посмотрим, как это работает на практике. Мы возьмём простую и популярную векторную базу `chromadb`, которая может работать прямо в памяти, и решим две задачи.

Пример 1: Простой семантический поиск по тексту

Представим, что у нас есть небольшая база знаний с несколькими фактами. Мы хотим задать вопрос своими словами и получить наиболее релевантный ответ. Для этого мы будем использовать библиотеку `sentence-transformers` для создания векторов (эмбеддингов).

# Сначала установим нужные библиотеки
# pip install chromadb sentence-transformers

import chromadb
from sentence_transformers import SentenceTransformer

# 1. Инициализируем клиент ChromaDB (в данном случае он будет хранить данные в памяти)
client = chromadb.Client()

# 2. Создаём коллекцию (аналог таблицы в SQL)
# Мы также указываем, какую модель для эмбеддингов будем использовать.
# ChromaDB может скачать и использовать её автоматически.
collection = client.get_or_create_collection(
    name="my_knowledge_base",
    metadata={"hnsw:space": "cosine"} # Указываем метрику расстояния - косинусное сходство
)

# 3. Добавляем документы в нашу базу.
# ChromaDB сама превратит их в векторы с помощью указанной модели.
documents = [
    "Солнце - это звезда в центре Солнечной системы.",
    "Кошки - популярные домашние животные, известные своей независимостью.",
    "Париж - столица и крупнейший город Франции.",
    "Программирование - это процесс создания компьютерных программ.",
    "Лучший способ выучить язык - это практика.",
]

collection.add(
    documents=documents,
    ids=[f"doc_{i}" for i in range(len(documents))] # Каждому документу нужен уникальный ID
)

# 4. Теперь делаем поисковый запрос
query_text = "как стать хорошим разработчиком?"
print(f"Ищем по запросу: '{query_text}'")

# 5. Выполняем поиск
# n_results=2 означает, что мы хотим получить 2 самых релевантных результата
results = collection.query(
    query_texts=[query_text],
    n_results=2
)

# 6. Выводим результаты
print("\nНайденные результаты:")
for doc in results['documents'][0]:
    print(f"- {doc}")

В результате выполнения этого кода мы получим не те предложения, где есть слова «разработчик» или «хороший», а те, что наиболее близки по смыслу. Скорее всего, это будут «Программирование — это процесс создания компьютерных программ» и «Лучший способ выучить язык — это практика», потому что семантически они связаны с процессом обучения и разработки.

Пример 2: Поиск похожих изображений по текстовому описанию

В этом примере мы используем мультимодальную модель `CLIP` от OpenAI. Она умеет создавать векторы, которые помещают изображения и их текстовые описания в одно общее смысловое пространство. Это позволяет искать картинки по тексту!

# Установим нужные библиотеки
# pip install chromadb torch torchvision Pillow requests

import chromadb
import torch
import requests
from PIL import Image
from io import BytesIO
from chromadb.utils import embedding_functions

# 1. URL-адреса нескольких изображений для нашей "базы данных"
image_urls = {
    "cat_on_sofa": "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg",
    "dog_playing": "http://images.cocodataset.org/val2017/000000222564.jpg",
    "city_traffic": "http://images.cocodataset.org/val2017/000000529871.jpg",
    "food_plate": "http://images.cocodataset.org/val2017/000000000139.jpg",
}

# 2. Инициализируем клиент и создаем коллекцию
client = chromadb.Client()
# Используем встроенную функцию для эмбеддингов на основе CLIP
clip_embedder = embedding_functions.OpenCLIPEmbeddingFunction()
image_collection = client.get_or_create_collection(name="multimodal_collection", embedding_function=clip_embedder)

# 3. Загружаем изображения и добавляем их в коллекцию
# ChromaDB с помощью OpenCLIP сама превратит картинки в векторы
image_collection.add(
    ids=list(image_urls.keys()),
    uris=list(image_urls.values())
)

# 4. Формулируем текстовый запрос для поиска изображения
query_text = "An animal resting on a piece of furniture"
print(f"Ищем изображение по текстовому запросу: '{query_text}'")

# 5. Выполняем поиск
results = image_collection.query(
    query_texts=[query_text],
    n_results=1,
    include=['uris'] # Просим вернуть только URI найденного изображения
)

# 6. Выводим результат
found_image_url = results['uris'][0][0]
print(f"\nНайдено наиболее подходящее изображение: {found_image_url}")

# Попробуем открыть найденное изображение для проверки
response = requests.get(found_image_url)
img = Image.open(BytesIO(response.content))
# img.show() # Раскомментируйте, чтобы показать картинку

Этот код найдёт изображение кота на диване (`cat_on_sofa`), потому что текстовое описание «животное отдыхает на предмете мебели» семантически очень близко к содержанию этой картинки. Мы нашли изображение, используя только слова, – в этом и есть сила мультимодального векторного поиска.

Плюсы и подводные камни

Как и у любой технологии, у векторных баз данных есть свои сильные стороны и моменты, о которых стоит задуматься перед внедрением. Это не серебряная пуля, а специализированный инструмент.

Преимущества и выгоды

• Скорость на больших данных: Самый главный плюс. Благодаря умным индексам, поиск миллиардов векторов занимает миллисекунды. Сделать такое перебором или на классических базах данных просто невозможно.
• Качество и релевантность поиска: Векторный поиск находит то, что пользователь имел в виду, а не то, что он написал. Это кардинально улучшает пользовательский опыт в поиске, рекомендациях и Q&A системах.
• Гибкость и универсальность: Векторы могут представлять что угодно – текст, картинки, аудио, молекулярные структуры, данные сенсоров. Это позволяет создавать поисковые системы для самых разных и сложных доменов.
• Новые возможности для продуктов: Векторные БД открывают дорогу для фич, которые раньше были слишком сложными или дорогими в реализации: поиск по фото, автоматическая кластеризация контента, умные ассистенты.

Ограничения и сложности внедрения

• Зависимость от качества эмбеддингов: Если ваша модель для векторизации плохо улавливает семантику ваших данных, даже самая лучшая векторная база не даст хороших результатов. Выбор и дообучение модели – это отдельная и очень важная задача.
• Сложность настройки: Выбор правильного типа индекса (HNSW, IVF и др.), его параметров (M, ef_construction) и метрики расстояния (косинусное, евклидово) требует понимания и экспериментов. Неправильные настройки могут сильно ухудшить скорость или точность.
• Ресурсоёмкость: Хранение миллионов и миллиардов векторов требует много оперативной памяти (RAM), особенно для индексов типа HNSW, которые часто держатся в RAM для максимальной скорости. Это может быть дорого.
• Приблизительность поиска: Большинство быстрых алгоритмов (ANN) по своей природе являются приблизительными. Это означает, что в редких случаях они могут не вернуть самого близкого соседа. Для большинства задач это не критично, но в некоторых (например, поиск дубликатов) может быть важно.

В конечном счёте, выбор векторной базы данных – это всегда компромисс между скоростью, точностью, стоимостью и сложностью. Но преимущества, которые она даёт, часто перевешивают эти сложности.

Альтернативы и конкуренты

Хотя специализированные векторные базы данных сейчас на пике популярности, существуют и другие способы реализовать векторный поиск.

Первая альтернатива – это использование традиционных реляционных баз данных с векторными расширениями, самый яркий пример – PostgreSQL с расширением pgvector. Это отличный вариант, если у вас уже есть PostgreSQL, а объём векторов не исчисляется десятками миллионов. Вы получаете все преимущества транзакций, привычные инструменты и простоту, но платите за это производительностью. На больших объёмах `pgvector` с его индексом `IVFFlat` начинает уступать специализированным решениям вроде Milvus или Weaviate, которые используют более продвинутые и быстрые алгоритмы типа HNSW.

Вторая популярная альтернатива – поисковые движки, такие как Elasticsearch или OpenSearch. Исторически они были заточены под полнотекстовый поиск на основе инвертированных индексов и алгоритмов вроде BM25. Однако они активно развиваются и уже несколько лет поддерживают поиск по плотным векторам (dense vectors). Их главное преимущество – возможность легко комбинировать классический поиск по ключевым словам и векторный поиск в одном запросе (так называемый гибридный поиск). Это очень мощно. Однако, будучи «универсалами», они могут уступать специализированным векторным базам в чистой производительности векторного поиска на сверхбольших наборах данных, так как их архитектура изначально не была «vector-native».

Тренды и будущее векторных баз данных

Сфера векторных баз развивается стремительно, подпитываемая бумом генеративных нейросетей. Можно выделить несколько ключевых трендов. Во-первых, это гибридный поиск, который становится стандартом де-факто. Совмещение сильных сторон поиска по ключевым словам и семантического поиска даёт лучшие результаты. Во-вторых, это рост популярности управляемых (managed) и бессерверных (serverless) решений. Компании не хотят заниматься администрированием кластеров, а хотят просто API, куда можно отправлять данные и запросы. В-третьих, это всё более тесная интеграция с экосистемой LLM, такими фреймворками как LangChain и LlamaIndex, где векторная база выступает в роли долгосрочной памяти для больших языковых моделей. В будущем мы увидим ещё более умные индексы, которые смогут адаптироваться под распределение данных, и дальнейшую оптимизацию для работы на разном железе, включая GPU.

Выводы: ключевые моменты

Давай подведём итог. Векторная база данных – это не замена, а мощное дополнение к традиционным базам данных. Она незаменима, когда нужно искать не по точному совпадению, а по смыслу.

• Она хранит не сами данные, а их числовые представления – векторы.
• Её ключевая задача – молниеносно находить «ближайших соседей» для вектора-запроса.
• Это основа для семантического поиска, рекомендательных систем и современных Q&A-ботов на базе LLM (RAG).
• При выборе стоит помнить о важности качественных эмбеддингов и о компромиссе между скоростью, точностью и ценой.
• Для небольших проектов можно начать с расширений вроде `pgvector`, но для больших нагрузок лучше смотреть в сторону специализированных решений.

Если вы строите продукт, в котором пользователь должен находить информацию интуитивно, без подбора точных ключевых слов, то знакомство с векторными базами данных – это ваш следующий шаг.

Дополнительные материалы

• Pinecone Learning Center — Отличный образовательный ресурс от одного из лидеров рынка.
• Blog by Weaviate — Технический блог с глубокими разборами и сравнениями.
• Milvus Docs — Документация популярной open-source векторной базы данных.
• What are vector embeddings? — Доступное объяснение концепции эмбеддингов от Google.

Image by: Fahad Puthawala
https://www.pexels.com/@fahadputhawala