Что такое векторная база данных

Обычные базы данных (БД) хранят информацию в привычном формате: строки, числа, даты. Поиск в них основан на точном совпадении или фильтрации по определённым критериям. Например, вы ищете пользователя по имени или товар по артикулу.

Но как быть с неструктурированными данными, такими как тексты, изображения или аудио, где нужно искать не по точному совпадению, а по смыслу?

Что такое вектор

Вектор — это список чисел. Эти числа формируются специальной моделью (эмбеддингом), которая переводит текст, картинку или аудио в числовое представление. Условно: один абзац текста превращается в массив из сотен или тысяч чисел. Если два текста похожи, то и их векторы будут близки.

Здесь важно понять: вектор не «понимает» текст по-человечески. Он просто кодирует статистические связи и признаки. Но этого достаточно, чтобы алгоритмы могли посчитать, насколько объекты похожи.

Чем векторная база отличается от обычной

Главное отличие — в типе запросов. В классической базе мы ищем по ключу или условию: «дай все записи, где поле X = 5». В векторной — запрос выглядит иначе: «найди 10 объектов, ближайших к этому вектору».

Поиск строится на метриках расстояния. Самая простая — евклидово расстояние: чем меньше, тем объекты ближе. Есть и другие варианты: косинусная близость, манхэттенское расстояние. Алгоритмы индексируют вектора так, чтобы искать быстро даже в миллионах записей.

То есть ключевое отличие: SQL хорошо работает с точными совпадениями, а векторная база — с «похожестью по смыслу».

Большие языковые модели вроде GPT умеют генерировать текст, но они не помнят все ваши данные. Если спросить у модели что-то про внутренние документы компании, она не сможет ответить без дополнительных инструментов. Здесь и подключается RAG (Retrieval-Augmented Generation).

Схема простая:

1. Текстовые данные компании переводятся в вектора и сохраняются в базе.
2. Пользователь задаёт вопрос.
3. Вопрос тоже переводится в вектор.
4. Векторная база ищет самые близкие куски текста.
5. Эти куски подсовываются модели в качестве контекста.
6. Модель генерирует ответ с учётом найденной информации.

Таким образом, векторная база становится «памятью» для LLM. Она не заменяет саму модель, а расширяет её знания.

Какие задачи решают векторные базы

• Поиск по смыслу в документах.
• Классификация и кластеризация текстов.
• Рекомендательные системы (подбор похожих фильмов, товаров).
• Анализ изображений и аудио.
• Чат-боты с доступом к корпоративной информации.

Какие минусы есть

Векторные базы не универсальны. Они не подходят для транзакций, финансового учёта или сложных связей между таблицами. Там лучше использовать SQL или NoSQL. Ещё один момент — объём. Вектора занимают больше места, чем обычные строки. Плюс скорость поиска сильно зависит от алгоритмов индексации.

Примеры векторных БД

На рынке уже много игроков. Pinecone, Weaviate, Milvus, Vespa, Qdrant — это чистые векторные базы. PostgreSQL и MongoDB тоже подтянули поддержку векторных индексов. Это говорит о том, что направление стало стандартом, а не экспериментом.

Векторные БД — это не замена SQL или NoSQL базам, а отдельный инструмент, который отлично решает задачи, где нужен семантический поиск.

Например, в приложениях с ИИ, где применяется RAG (Retrieval-Augmented Generation). В этом подходе большая языковая модель (LLM) может быстро найти в векторной базе релевантный документ или фрагмент текста и использовать его как контекст для своего ответа. Таким образом, LLM не нужно хранить всю информацию в своей памяти.

Для старта достаточно держать в голове простую схему: данные → эмбеддинги → база → поиск → модель. Это уже даёт понимание, как устроены современные ИИ сервисы.

Эмбеддинги и векторная база на практике

Итак, мы знаем, что векторная база работает с эмбеддингами. Но что это за "массивы чисел" и как они создаются?

Эмбеддинг — это результат работы модели, которая преобразует сложные данные в числовое представление. Существуют различные типы эмбеддингов в зависимости от данных, с которыми они работают.

• Текстовые кодируют смысл слов и предложений. Популярные модели: text-embedding-3-large, mxbai-embed-large.
• Графовые отражают структуру связей между объектами.
• Мультимодальные объединяют разные типы данных. Например, модель CLIP может закодировать изображение вместе с его текстовым описанием.

Размерность вектора может варьироваться от сотен до тысяч чисел. Например, предложение "Привет, мир" может быть преобразовано в вектор из 768 чисел.

Когда вы отправляете запрос, он также сначала превращается в эмбеддинг. Векторная база данных сравнивает его с векторами, которые уже есть в базе, и находит наиболее «близкие».

Пример запроса:

1. Запрос: "новости про AI"
2. Создаётся эмбеддинг запроса: например, [0.12, -0.34, 0.56, ..., 0.05]
3. Векторная база ищет в своей коллекции векторы, которые максимально похожи на вектор запроса.
4. Результат: возвращаются документы или фрагменты текста, которые семантически связаны с "новостями про AI".

Понимание этого процесса важно для разработчика. Качество поиска зависит от модели эмбеддингов, которую вы используете, и от выбранной метрики сходства. В конечном счёте, векторная база — это инструмент, который позволяет приложениям с AI работать с огромными объёмами данных, предоставляя релевантные и осмысленные ответы.