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一. 向量数据库核心概念与相似性检索
1.1 什么是向量数据库？
向量数据库（Vector Database）是专为高维向量数据设计的存储与检索系统，通过计算向量间的相似度（如余弦相似度、欧氏距离），实现快速近邻搜索。其核心价值在于解决传统数据库无法高效处理非结构化数据（文本、图像、音视频）的问题。
核心组件：
- 向量编码器：将数据转换为向量（如BERT、CLIP）索引结构：加速搜索（如HNSW、IVF）相似度计算：距离度量算法
典型应用场景：
文本语义搜索（如ChatGPT知识库增强）
图像/视频内容检索
个性化推荐系统
二. KNN算法与向量检索优化
2.1 K最近邻（KNN）算法原理
给定查询向量，在数据集中找到与其距离最近的K个向量：
import numpy as np def knn(query: np.ndarray, data: np.ndarray, k: int): # 计算欧氏距离 distances = np.linalg.norm(data - query, axis=1) # 取前K个最小距离的索引 return np.argpartition(distances, k)[:k] # 示例 data = np.random.rand(1000, 512) # 1000个512维向量 query = np.random.rand(512) top_5_indices = knn(query, data, 5)2.2 向量数据库中的KNN优化
直接暴力计算复杂度为O(N)，需通过索引加速：
- 树状索引：KD-Tree、Ball-Tree（适合低维数据）近似最近邻（ANN） ：HNSW（Hierarchical Navigable Small World）、IVF（Inverted File Index）
代码示例：使用Faiss加速KNN
import faiss # 创建索引 dim = 512 index = faiss.IndexFlatL2(dim) # 暴力搜索 # index = faiss.IndexHNSWFlat(dim, 32) # HNSW加速 # 添加数据 index.add(data) # 搜索 distances, indices = index.search(query.reshape(1, -1), 5) print(f"Top 5结果索引: {indices}")三. 嵌入表示与大规模检索实战
3.1 嵌入模型选择
- 文本嵌入：Sentence-BERT、OpenAI text-embedding-3图像嵌入：CLIP、ResNet-50多模态嵌入：CLIP（联合文本-图像编码）
代码示例：生成文本嵌入
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2') texts = ["机器学习", "深度学习", "人工智能"] embeddings = model.encode(texts) print(f"嵌入维度: {embeddings.shape}") # 输出: (3, 384)3.2 构建推荐系统
基于用户历史行为生成向量，检索相似物品：
# 用户向量 = 历史交互物品向量的加权平均 user_vector = np.mean(item_embeddings[interacted_items], axis=0) # 检索Top-K相似物品 scores = np.dot(item_embeddings, user_vector) top_k = np.argsort(scores)[-10:][::-1]四. Chroma实战：大规模多模态检索
4.1 Chroma核心特性
- 轻量级：单机可处理百万级向量多模态支持：文本、图像、自定义向量实时更新：支持动态增删数据
4.2 文本检索示例
import chromadb # 创建客户端 client = chromadb.Client() # 创建集合 collection = client.create_collection(name="docs") # 添加文档 documents = ["机器学习是...", "深度学习基于神经网络..."] collection.add( documents=documents, ids=["id1", "id2"] ) # 相似性检索 results = collection.query( query_texts=["什么是神经网络？"], n_results=1 ) print(f"最相关文档: {results['documents'][0][0]}")4.3 图像检索示例（CLIP+Chroma）
from PIL import Image import clip # 加载CLIP模型 model, preprocess = clip.load("ViT-B/32") # 图像编码 image = preprocess(Image.open("cat.jpg")).unsqueeze(0) image_features = model.encode_image(image) # 将特征存入Chroma collection.add( embeddings=image_features.tolist(), ids=["img1"] ) # 图文混合检索 results = collection.query( query_embeddings=model.encode_text(["一只猫"]).tolist(), n_results=1 )五. 性能优化与工业级实践
5.1 索引类型选择
5.2 分区策略
按业务维度分库，提升检索效率：
# 按类别创建子集合 client.create_collection(name="movies") client.create_collection(name="books") def route_query(query): if "电影" in query: return client.get_collection("movies") else: return client.get_collection("books")注：本文代码需安装以下依赖：
pip install chromadb sentence-transformers faiss-cpu clip torch更多AI大模型应用开发学习内容，尽在聚客AI学院。
