Векторные базы данных: что это, как работают и где применяются

В 2023 году сервис Notion* запустил ИИ-помощника для миллионов пользователей. Из-за множества запросов компании пришлось срочно перестраивать архитектуру поиска, а затем перейти на другое техническое решение, которое снизило расходы и ускорило обработку данных. Подробную историю опубликовали в официальном блоге компании. Этот пример показывает, что успех современных ИИ-сервисов зависит не только от функций, но и от того, как устроены хранение и поиск информации.

Редакция «Универус» разобралась, как работают векторные базы данных: почему они понимают смысл, а не просто слова, и как от этого выигрывает бизнес.

Автор

Редакция Универус

Что такое векторная база данных простыми словами

Представьте трёхмерную карту, где каждый объект занимает своё положение, а близкие по смыслу понятия находятся рядом. Слово «куртка» лежит рядом со словами «пальто» и «пуховик», а «мороженое» — в противоположной части карты, рядом с прохладительными напитками.

Понимание этого принципа помогает понять, что такое векторная база данных (ВБД). Это цифровое хранилище, в котором информация распределяется по смысловым характеристикам. Для этого тексты, изображения или аудиофайлы преобразуют в наборы чисел — векторы, или координаты.

Смысловое распределение полезно, когда важно не буквальное совпадение слов, а точное попадание в намерение пользователя. Например, если человек выбирает в каталоге сервисы для работы с текстами, система покажет генераторы статей и текстовые редакторы, а не графические программы. Подбор становится точнее, а поиск — полезнее для пользователя.

Николая Волосянков, основатель «Универус»:

«Векторные базы данных меняют то, как мы работаем с информацией. Раньше нужно было точно угадывать слова, чтобы найти нужный материал. Теперь алгоритмы лучше понимают смысл запроса и даже похожие по смыслу ассоциации. В онлайн-образовании и маркетинге это помогает дольше удерживать внимание людей и показывать им более подходящий контент».

Как работает векторный поиск

Специализированные алгоритмы анализируют расположение объектов на карте и мгновенно определяют степень их смыслового сходства. Рассмотрим этапы этого процесса, и как векторный поиск отличается от классических систем управления базами данных (СУБД).

Векторы, векторные встраивания (эмбеддинги) и поиск по смыслу

Чтобы компьютер анализировал смысл текста, данные переводят в числовой формат. Этот процесс называют созданием векторных встраиваний, или эмбеддингов. Модель:

• сканирует текст;
• генерирует список чисел, каждое из которых кодирует определённый признак: тему, стиль, эмоциональный тон или хронологию;
• все такие векторы помещаются в векторную базу данных.

Когда вы вводите запрос, система переводит запрос в такой же числовой вектор. База данных находит векторы, которые ближе всего к теме запроса. Чем ближе векторы, тем более похожи смыслы, поэтому компьютер понимает, что «автомобиль» и «машина» — синонимы. Технология работает не только с текстом, но и с изображениями, аудио или действиями пользователей.

Для создания такой базы используют разные математические формулы. Разработчики чаще всего выбирают один из методов:

• Косинусное сходство. Оценивается направление векторов, а не их длина. Подходит для текстового поиска — алгоритм поймёт, что короткий поисковый запрос и длинная статья на одну и ту же тему.
• Евклидово расстояние. Считается точное расстояние между двумя точками по прямой линии. Метод работает при распознавании лиц или поиске похожих картинок: система ищет изображения с максимально близким набором пикселей.
• Манхэттенское расстояние. Алгоритм считает путь между объектами по сетке, как автомобиль ездит по районам города. Эту метрику используют в сложных рекомендательных системах, когда нужно учесть множество несвязанных факторов.

Выбор формулы зависит от конкретной ИТ-задачи. Правильный расчёт гарантирует, что база данных будет выдавать точные результаты за доли секунды.

Чем векторная база отличается от обычной базы данных

В классических базах данных, например, в PostgreSQL или MySQL, информация хранится в таблицах. В них можно найти точные совпадения, без учёта контекста. Такие системы подходят для поиска финансовых отчётов, списков клиентов или товаров на складе. В отличие от них, в векторных базах информация сопоставляется по смыслу.

Мы сравнили возможности технологий в таблице.

Традиционная база выдаст пустой результат, если вы допустите опечатку или напишете синоним, а векторная база данных — это инструмент, который находит информацию даже по нечёткому описанию.

Использовать обычную базу данных и вручную считать расстояния между объектами неудобно и медленно. Если база вырастет даже до нескольких тысяч записей, поиск будет занимать десятки секунд. А специальные алгоритмы в векторных системах не проверяют всё подряд, а отсекают лишнее и ищут только в нужной части базы. Такие базы используют специальные индексы, благодаря чему вычислений становится меньше, а поиск — значительно быстрее. Самые распространённые:

• HNSW. Работает как многоуровневая карта: сначала смотрит на верхний уровень, где мало объектов и легко сориентироваться, и постепенно спускается ниже, где находит более точное совпадение. Это похоже на поиск адреса: сначала страна, потом город, потом улица.
• IVF. Делит все данные на группы, или кластеры. Система выбирает самые подходящие к запросу группы и ищет информацию внутри них.

Где применяются векторные базы данных

Векторный поиск используют, чтобы лучше помогать пользователям, автоматизировать аналитику и создавать умные сервисы. Разберём, где эту технологию применяют и чем она полезна.

Чат-боты и генерация с дополненным поиском (RAG-системы)

Многие интегрируют ИИ в чат-боты, но модели часто выдумывают факты, когда у них нет точных сведений. Об этом мы писали в статье о галлюцинациях ИИ. Чтобы система не выдавала ложных ответов, её подключают к внешней базе знаний — это генерация с дополненным поиском, или RAG. О его архитектуре читайте в разборе.

Когда система понимает, как связаны данные, это помогает:

• быстрее находить нужную информацию;
• лучше отвечать пользователям;
• автоматизировать рутинные задачи;
• строить более умные цифровые сервисы.

Компании могут точнее подбирать контент, быстрее обрабатывать обращения и рекомендовать подходящие материалы. Поэтому векторные базы используют не только в поисковых системах, но и в корпоративной аналитике, службах поддержки, интернет-магазинах, образовательных платформах и других сферах.

Поиск по документам и базе знаний

В архивах компаний скапливаются гигабайты инструкций, договоров и отчётов. Если искать информацию по ключевым словам, вы получите сотни лишних файлов.

Векторный поиск решает эту задачу. Сотрудник пишет запрос, например: «Оформление отпуска в мае». Система анализирует смысл фразы, сопоставляет координаты и выводит нужный пункт регламента.

А ещё поиск связывает документы между собой. Если ввести номер договора, алгоритм найдёт приложения к нему, отчёты и судебные решения по теме.

Рекомендации и поиск похожего контента

Рекомендательные алгоритмы стриминговых платформ работают на векторных технологиях. Например, в «Яндекс Музыке» система анализирует историю прослушиваний, лайки, дизлайки и другие действия людей, а затем подбирает треки, которые им понравятся. Сервис строит цифровой профиль вкусов и показывает музыку, похожую на ту, которую человек слушает.

Николай Волосянков, «Универус»:

«Пользователи ценят скорость и точность. Задача любого цифрового сервиса — быстро понимать запрос человека и предлагать то, что ему нужно. Векторные алгоритмы помогают адаптировать контент и рекомендации под интересы каждого пользователя».

Примеры популярных векторных баз данных

На рынке есть множество инструментов. Рассмотрим примеры векторных баз данных, которых часто используют в реальных проектах.

Pinecone*

Облачный сервис по подписке (SaaS). Пользователю не нужно покупать серверное оборудование или заниматься его настройкой, так как всеми техническими вопросами занимается разработчик платформы.

Подходит для стартапов и компаний, которым нужно быстро запустить семантический поиск без привлечения системных администраторов.

Стоимость: есть бесплатный план для тестирования. Платная подписка — от $20 в месяц.

Qdrant

Специализированная поисковая система с открытым исходным кодом на языке программирования Rust. База обрабатывает запросы в оперативной памяти компьютера или в облаке. Подходит для разработчиков локальных ИИ-сервисов.

Стоимость: базовая версия бесплатная. Стоимость облачной платформы с техподдержкой для бизнеса — по запросу.

pgvector

Бесплатное расширение для системы управления базами данных PostgreSQL. Позволяет хранить числовые координаты в стандартных таблицах приложения. Разработчики используют язык SQL — не нужно изучать сторонние программные интерфейсы (API).

Подходит командам, которые применяют PostgreSQL в технологическом стеке и не хотят усложнять архитектуру проекта.

Стоимость: расширение бесплатное. Нужно только оплачивать серверы PostgreSQL.

Chroma

Простая и легковесная встраиваемая база данных на языке Python. Её можно запускать внутри привычной программы, без необходимости настраивать отдельные серверы базы данных.

Подходит для исследователей и разработчиков, которые создают прототипы ИИ-приложений, проводят локальные эксперименты или делают небольшие учебные проекты.

Стоимость: это бесплатный проект с открытым исходным кодом.

Как выбрать векторную БД для проекта

При выборе инструмента учитывайте несколько факторов:

Объëм данных. Если в каталоге несколько тысяч документов, использовать сложную инфраструктуру нет смысла. Лучше подойдёт скрипт на Python с использованием библиотек NumPy или Faiss*. А при работе с миллионами записей обязательны специализированные базы.

Требования безопасности. В финансовом секторе облачные зарубежные сервисы вроде Pinecone использовать нельзя, поэтому подходят только локальные инсталляции.

Компетенции команды. Если разработчики знают PostgreSQL, внедряйте pgvector. Это сократит время на запуск первой версии.

Двигайтесь от простого к сложному. Не усложняйте архитектуру на старте, чтобы не затягивать релиз на месяцы. И обязательно протестируйте базовое решение на пользователях перед масштабированием.

Заключение

Векторные БД изменили сферу анализа данных, и научили программы понимать контекст и смысловые связи. Без этих инструментов работа чат-ботов, точных рекомендаций и семантического поиска была бы невозможной.

Если вы будете изучать векторные технологии, перед вами откроются новые карьерные перспективы. Ведь ИИ уже стал обязательным элементом развития бизнеса, и если вы понимаете принципы его работы, сможете создавать востребованные ИТ-продукты.

Николай Волосянков, «Универус»:

«Векторные технологии становятся важной частью современных ИТ-продуктов. Они помогают системам лучше понимать смысл запросов, точнее подбирать информацию и делать работу цифровых сервисов удобнее для пользователя. Специалистам, которые разбираются в этих инструментах, сегодня проще создавать востребованные решения и быть сильнее на рынке».

Отзывы учеников «Универус»

«Прошёл обучение в „Универус“. Курс построен грамотно, информация изложена доступно и без воды. Я стремился разобраться в нейросетях и базах данных, но книги пугали сложностью. Здесь всё разложили по полочкам, теперь использую ИИ в работе».

Олег Митин

«Курс помог перестроить бизнес-процессы. Николай Волосянков объясняет технические концепции понятным языком. Практические задания закрепили теорию, а кураторы помогали решать возникающие вопросы».

Дмитрий Чистяков

«Сомневалась, что освою тему ИИ с нуля, но обучение оправдало ожидания. Видеоуроки позволяют учиться в комфортном темпе. Я получила новые знания и развиваюсь в новой профессии».

Анна Ляпина

*Сервисы и цифровые продукты, указанные в статье, Notion, Pinecone* — официально недоступны на территории РФ, библиотека Faiss* (Facebook AI Similarity Search), является продуктом компании META, деятельность которой признана в России экстремистской организацией и официально запрещена