Čo je vector database?

Vector database (v slovenskom preklade vektorová databáza) je špecializovaný typ databázového systému navrhnutý na ukladanie, indexovanie a vyhľadávanie vektorových reprezentácií dát. Na rozdiel od tradičných relačných databáz, ktoré pracujú s tabuľkami a presnými hodnotami, vektorové databázy operujú s vysokorozmernými vektormi – numerickými reprezentáciami dát vytvorenými pomocou techník strojového učenia, najmä embeddingov.

Ako spracováva vektorová databáza dáta?

Vektorová databáza prijíma dáta vo forme embeddingov – hustých numerických vektorov, ktoré reprezentujú sémantický význam textu, obrázkov, zvuku alebo iných typov dát. Tieto vektory môžu mať stovky až tisíce dimenzií. Databáza následne indexuje vektory pomocou špecializovaných algoritmov ako HNSW (Hierarchical Navigable Small World) alebo IVF (Inverted File Index), ktoré umožňujú efektívne aproximované vyhľadávanie najbližších susedov.

Pri vyhľadávaní systém neporovnáva presné hodnoty, ale meria vzdialenosť medzi vektormi pomocou metrík ako kosínusová podobnosť alebo euklidovská vzdialenosť. Výsledkom je zoznam najsémanticky podobnejších položiek k zadanému dotazu.

Využitie vektorových databáz v AI aplikáciách

Vektorové databázy sa stali kľúčovou infraštruktúrou pre aplikácie využívajúce veľké jazykové modely. V architektúre RAG (Retrieval-Augmented Generation) slúžia na ukladanie a vyhľadávanie relevantných dokumentov, ktoré poskytujú kontextové informácie pre generovanie odpovedí. Tým sa znižuje riziko halucinácií a model môže pracovať s aktuálnymi alebo proprietárnymi dátami.

Medzi ďalšie aplikácie patrí sémantické vyhľadávanie, kde používateľ hľadá na základe významu namiesto kľúčových slov, systémy odporúčaní produktov alebo obsahu, detekcia duplicít a plagiátov, či rozpoznávanie tváre a obrazová podobnosť.

Praktický tip:

Pri výbere vektorovej databázy zohľadnite faktory ako škálovateľnosť, podporované indexovacie algoritmy a možnosti hybridného vyhľadávania. Pinecone ponúka plne spravované riešenie vhodné pre rýchle nasadenie, Weaviate umožňuje kombináciu vektorového a filtrovacieho vyhľadávania, Milvus je open-source alternatíva pre on-premise inštalácie.

Porovnanie s tradičnými databázami

Tradičné relačné databázy ako PostgreSQL alebo MySQL sú optimalizované na presné vyhľadávanie a štruktúrované dotazy pomocou SQL. Vektorové databázy riešia odlišný problém – hľadanie približných zhôd na základe sémantickej podobnosti. Niektoré tradičné databázy už ponúkajú rozšírenia pre vektorové operácie, napríklad pgvector pre PostgreSQL, no špecializované riešenia zvyčajne dosahujú vyšší výkon pri veľkom objeme vektorov.

Vektorové databázy majú aj svoje obmedzenia. Aproximované vyhľadávanie nemusí vždy nájsť skutočne najbližšie susedy a kvalita výsledkov závisí od kvality vstupných embeddingov. Pri nesprávne natrénovaných embeddingoch môže byť sémantická podobnosť nepresná.

Zdroje a odkazy

Použité zdroje:

• Pinecone Documentation – What is a Vector Database & How Does it Work? Use Cases + Examples: https://www.pinecone.io/learn/vector-database/
• Weaviate Documentation – A Gentle Introduction to Vector Databases: https://weaviate.io/blog/what-is-a-vector-database

Odporúčané zdroje:

• OpenAI Cookbook – Embedding and Vector Databases: https://cookbook.openai.com