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分布式文件数据库的应用场景
分布式文件数据库,例如Elasticsearch(简称ES),是一种特殊的分布式存储系统,它主要设计用来存储大量的非结构化数据,并且提供高效的搜索功能。以下是ES的存储原理和主要应用场景的概述:
存储原理
1. 分布式架构:ES将数据分布存储在多个节点上,通过计算机集群结构实现高可用性和容错性 。
2. 数据分片:文件或数据被分成多个数据块(Shards),这些数据块会被分布在不同的节点上,以实现负载均衡和数据冗余 。
3. 副本机制:每个数据块都有多个副本,存储在不同的节点上,以保证数据的安全性和高可用性 。
4. 数据索引:ES为每个字段建立索引,使得数据可以快速被搜索和检索 。
5. 数据分配策略:ES采用基于哈希的数据分发策略,确保数据在节点之间均匀分布 。
主要应用场景
1. 搜索引擎:ES作为一个强大的搜索引擎,适用于实现站内搜索、系统搜索等,能够处理海量数据的全文检索和结构化检索 。
2. 大数据分析:ES能够对海量数据进行近实时的处理和分析,适用于需要快速数据分析的业务场景 。
3. 日志分析:由于其高效的搜索和分析能力,ES常用于日志数据的存储和分析,帮助进行问题诊断和性能监控。
4. 内容管理系统:ES可以用来存储和管理网站内容,提供快速的内容检索功能 。
总的来说,分布式文件数据库如ES以其高可扩展性、高可用性、以及强大的搜索和分析能力,在处理大规模非结构化数据的场景中发挥着重要作用。
ES 本质上是用json的数据格式在存储一个大文本的,它存储之后,使用精准匹配的方式来搜索匹配的,例如需要搜索一段文字里面包含“小狗”文字,它就可以搜索包含“小狗”的文字,但是普拉多,泰迪狗,这种文字,es是检索不到,因为es的本质是精准匹配,而向量数据库可以匹配到。
02
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向量数据库的应用场景
向量数据库是一种专门为处理和存储向量数据而设计的数据库系统。它使用专门的算法和数据结构来支持相似性搜索,通常用于机器学习或数据挖掘领域,侧重于性能、可扩展性和灵活性 。
向量数据库采用嵌入向量(embedding vector)技术,对非结构化数据进行特征抽象。这些嵌入向量是浮点数或二进制数的数组,即N维特征向量空间中的向量。数据库能够将向量存储为高维点并快速查找N维空间中的最近邻,通常由近似最近邻搜索(ANN)提供支持,并使用分层可导航小世界(HNSW)和倒排文件索引(IVF)等算法构建。
而目前在aigc的应用场景中也需要用到向量数据库,在大模型进行输出内容前,先检索一段复合内容要求的内容给到大模型,在这个检索的场景中,就需要使用到向量数据库,而向量数据库在存储非机构化数据的时候,可以存储一段向量特征以及原始数据,也或者说存储非机构化数据的元数据,通过向量特征匹配快速检索相关的内容,从而返回相似内容。那么目前非结构化数据的向量话,例如文本,图片,声音等向量化Vector Embedding 是由 AI 模型(例如大型语言模型 LLM)生成的,它会根据不同的算法生成高维度的向量数据,代表着数据的不同特征,这些特征代表了数据的不同维度。例如,对于文本,这些特征可能包括词汇、语法、语义、情感、情绪、主题、上下文等。对于音频,这些特征可能包括音调、节奏、音高、音色、音量、语音、音乐等。
例如对于目前来说,文本向量可以通过 OpenAI 的 text-embedding-ada-002 模型生成,图像向量可以通过 clip-vit-base-patch32 模型生成,而音频向量可以通过 wav2vec2-base-960h 模型生成。这些向量都是通过 AI 模型生成的,所以它们都是具有语义信息的。
基于向量化生的向量数据存储到向量数据库,则在检索的时候就可以检索到相关的内容。
向量数据库存储的方式为如下图所示:
向量化存储的文本内容或者图片内容存在内容理解,并且通过不同维度特征向量画,当我们输入一段文字,需要搜索相关的内容的时候,例如我们检索“小狗” 在搜索前,首先将这段内容向量化,然后去向量数据库里面搜索相关的内容,因为向量数据库里面的向量是已经语法理解后,搜索相关的内容除了包含小狗的内容,“柯基”、“金毛”等结果也会搜索出来。
下图是向量化搜索的流程:
因此,向量数据库的主要应用场景是:
1.数据存储:向量数据库将非结构化数据,如文本、图像、音频等,转换为向量形式进行存储。每个向量代表一个数据对象,由一组有序数构成,用于表示该对象的多重属性。向量的维度数取决于数据对象的特征数,例如,一张图片可以表示为一个由像素值组成的向量,而一段文本可以表示为一个由词频组成的向量。
2.向量索引:为了加速查询速度,向量数据库使用向量索引来存储向量数据。这种索引方式可以将高维度的向量数据转化为低维度的索引数据,并存储在数据库中。通过多级索引结构将向量空间划分为多个超平面,实现对大规模高维向量数据的迅速定位和访问。
3.相似度计算:向量数据库的查询操作主要是基于相似度计算。当用户输入一个查询向量时,向量数据库会计算该向量与数据库中所有向量的相似度,并返回相似度最高的前几个向量作为查询结果。
4.查询优化:为了提高查询效率,向量数据库采用了一系列查询优化技术,例如基于向量索引的查询优化、基于近似相似度计算的查询优化等。
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向量数据库在AIGC的重要作用
目前gpt的输入的内容,即tocken的长度是有限制的,GPT-3.5/4的问世无疑是震撼人心的,但随之而来的自然缺陷和限制也给开发者和用户带来了不小的挑战。特别是GPT-3.5-turbo模型在输入端上下文(tokens)的限制,仅能处理大约3000字,这限制了其处理长文本的能力。
有人可能会认为,既然ChatGPT具备对话记忆功能,那么即使有输入限制,也可以通过分批输入来实现对话的连续性。然而,这种理解并不准确。GPT作为大型语言模型(LLM),本身并不具备记忆功能。所谓的记忆,实际上是开发者将对话历史存储在内存或数据库中。当用户发送消息时,系统会将最近的对话记录(不超过4096 tokens)通过提示(prompt)整合后发送给模型。这意味着,一旦对话历史超过这个限制,模型就会丢失之前的对话内容,这在处理复杂任务时是一个难以克服的缺陷。而向量数据库可以解决这个问题,如下图所示:
53AI,企业落地应用大模型首选服务商
产品:大模型应用平台+智能体定制开发+落地咨询服务
承诺:先做场景POC验证,看到效果再签署服务协议。零风险落地应用大模型,已交付160+中大型企业
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