生成式AI与RAG架构：如何选择合适的向量数据库？

大规模语言模型和情境感知的AI应用程序推动了检索增强生成（RAG）架构的发展，使其成为关注的焦点。RAG将生成模型的力量与外部知识相结合，允许系统生成更加具体且与情境相关的回应。

向量数据库构成了RAG系统的基石。选择正确的向量数据库对于优化我们的RAG系统以实现最大性能和效率至关重要。本文将讨论在选择向量数据库时最重要的因素，并引导读者了解流行的向量数据库、它们的功能和使用案例，以帮助他们做出明智的选择。

一、理解向量数据库

向量数据库有效地存储和检索大型高维向量，例如神经网络嵌入，这些可以从文本、图像或其他模态中提取语义信息。

它们用于RAG架构中以存储文档或知识库的嵌入，在推理期间可以检索这些嵌入。它们还支持相似性搜索，以识别与给定查询在语义上最接近的嵌入。此外，它们被设计为可扩展的，使系统能够高效处理大量数据，并有效处理庞大的知识库。

二、选择向量数据库的关键有哪些？

性能和延迟

低延迟需求：性能和延迟在选择向量数据库时尤其重要，特别是对于实时应用程序，如对话式AI。低延迟确保查询几乎即时返回结果，提供更好的用户体验和系统性能。在这种情况下，选择具有高速检索能力的数据库非常重要。
吞吐量需求：生产系统中的查询流量，特别是用户同时执行操作的情况下，需要一个具有高吞吐量的数据库，这要求稳健的架构和资源的有效利用，以确保即使在重负载下也能可靠运行。

优化算法

大多数向量数据库采用高级近似最近邻（ANN）算法，如 HNSW或 IVF，以实现快速高效的性能。这些算法搜索准确且成本低廉，是平衡高维向量搜索性能与可扩展性的最佳选择。

向量数据库的可扩展性

数据量：随着数据量的增长，可扩展性变得重要。必须确保数据库能够处理当前的数据并随着需求的增长轻松扩展。如果数据库随着数据或用户量的增加而变慢，将会导致性能问题并降低我们系统的性能。
水平扩展：这是实现向量数据库可扩展性的重要特性。通过分片和分布式存储，数据库可以在数据或查询量增加时将数据负载分布在多个节点上，从而平稳运行。这对实时响应的应用程序特别重要，其中高流量条件下的低延迟是必须的。

云端与本地部署

选择云端托管服务还是本地解决方案也会影响可扩展性。像Pinecone这样的云端托管服务通过按需自动部署资源使得扩展更容易，非常适合动态工作负载。另一方面，自托管解决方案（如Milvus或FAISS）提供了更多的控制权，但仍然需要手动配置和资源管理，适合对基础设施有特殊要求的组织。

数据类型和模态支持

多模态嵌入：现代应用程序经常使用多种数据类型的多模态嵌入，如文本、图像、音频或视频。为了满足这些需求，向量数据库必须能够无缝地存储和查询多模态嵌入。这将确保数据库能够处理复杂的数据管道，并支持图像搜索、音频分析和跨模态检索。
维度处理：由复杂神经网络产生的嵌入通常较大，可能有512到1024个维度。数据库必须能够高效地存储和查询这些高维向量，因为不可靠的处理会导致更高的延迟和资源消耗。

向量数据库的查询能力

最近邻搜索：高效的最近邻搜索对于准确和相关的结果至关重要，特别是在实时应用程序中。
混合搜索：除了相似性搜索外，混合搜索正变得越来越重要。混合搜索结合了向量相似性和元数据过滤，以提供更个性化、上下文相关的结果。例如，在产品推荐引擎中，查询可以根据用户的偏好优先考虑相应的嵌入，并通过价格范围或类别等元数据进行过滤。
自定义排名和评分：更高级的用例通常涉及专门的排名和评分过程。允许开发者实现其算法的向量数据库可以基于业务逻辑或行业需求个性化搜索结果。这种适应性使得数据库可以容纳定制的工作流程，适用于各种利基应用。

索引和存储机制

索引技术：索引策略确保向量数据库以最小的资源消耗高效运行。根据用例，数据库使用不同的策略，如HNSW图或IVF索引。所选的索引算法主要取决于应用程序的性能要求和数据量。有效的索引确保更快的查询执行和较低的计算成本。
磁盘与内存存储：存储选项显著影响检索速度和资源使用。内存数据库将数据存储在RAM中，访问速度远快于基于磁盘的存储。然而，这种速度是以更高的内存消耗为代价的，对于大数据集来说并不总是可行。磁盘存储虽然较慢，但更具成本效益，更适合大数据集或不需要实时性能的应用程序。
持久性和耐久性：数据持久性和耐久性是向量数据库可靠性的关键。持久存储确保嵌入和关联数据的安全同步，并能在硬件故障或电源中断等故障发生时恢复。一个高效的向量数据库必须支持自动备份和故障转移恢复，以防止数据丢失并确保关键应用的可用性。

集成和兼容性

APIs和SDKs：我们需要首选编程语言的API和SDK，以便与我们的应用程序无缝集成。通过各种客户端库，我们的系统可以轻松地与向量数据库通信，节省开发时间。
框架支持：对AI框架（如TensorFlow和PyTorch）的支持对于当前的AI项目至关重要。集成包（如LangChain）使得连接我们的向量数据库与大型语言模型和生成系统更加容易。
部署简易性：容器化和易于部署的向量数据库简化了我们基础设施的配置。这些能力要么是在云端，要么是在本地环境中，都是技术上最简约的，减少了将数据库集成到我们管道中的技术成本。

成本考量

初始投资：根据专有解决方案的许可费用与开源产品的对比来选择向量数据库。开源数据库可能是免费的，但也可能需要部署和维护的技术知识。
运营费用：持续的运营成本包括云服务费、维护费和扩展成本。基于云的服务虽然更直接，但随着数据和查询量的增加，可能会有较高的前期成本。
全生命周期成本：我们需要评估长期的全生命周期成本，包括初始和运营成本。考虑可扩展性、支持和资源需求，使我们能够根据预算和增长需求选择数据库。

社区和供应商支持

及时的更新与改进：强大的社区或供应商开发将保持数据库与功能更新和改进同步。定期更新表明了跟上用户和行业趋势的主动性。
支持渠道：专业支持、良好的文档和活跃的社区论坛对于协助和支持非常重要。这些工具有助于高效解决问题。
生态系统和插件：带有额外工具和插件的生态系统使向量数据库更加稳健。此类集成使得定制化并扩展数据库功能以适应不同用例成为可能。

三、流行的向量数据库有哪些？

让我们看看一些顶级向量数据库及其关键特性和理想用例。

1、Pinecone

Pinecone 是一个面向高性能向量相似性搜索的托管向量数据库服务。

Pinecone 的关键特性

可扩展性：无需基础设施即可轻松扩展。
混合搜索：向量搜索 + 元数据过滤。
托管服务：消除了更新和维护的需求。

推荐给寻找具有最低运营成本的云端解决方案的组织。

2、Milvus

Milvus 是一个用于可扩展相似性搜索和AI应用的开源向量数据库。

Milvus 的关键特性

高性能：在毫秒延迟内处理数十亿个向量。
多模态支持：适用于多种数据类型，如图像和音频。
社区驱动：活跃的开源社区和频繁更新。

推荐给寻求高性能开源解决方案的企业。

3、Weaviate

Weaviate 是一个基于上下文和语义搜索构建的开源向量搜索引擎。

Weaviate 的关键特性

丰富的元数据处理：高级过滤和混合搜索功能。
模块化：灵活的数据模型设计。
插件和扩展：通过自定义模块实现额外功能。

最适合具有复杂元数据和混合搜索能力的应用程序。

4、Qdrant

Qdrant 是为实时应用开发的向量相似性搜索引擎。

Qdrant 的关键特性

实时处理：优化以快速响应。
轻量级：资源使用效率高，适合边缘部署。
混合搜索：结合向量搜索和负载过滤。

适用于需要高效资源消耗并要求实时响应的系统。

5、FAISS

Facebook AI Similarity Search (FAISS) 是一个密集向量相似性搜索和聚类库。

FAISS 的关键特性

高度定制化：允许对索引和搜索参数进行高级管理。
GPU 加速：利用 GPU 提升性能。
研究级别：适合实验和定制化解决方案。

最适合研究应用和需要定制配置的场景。

以下是几个最流行的向量数据库的快速比较，图表中所总结的是它们的能力以及各自最适合的用例。

四、每个数据库的优势和用途

每个数据库都有其优势，并服务于不同的目的，如可扩展性、元数据管理或实时处理。我们需要选择最能满足我们应用程序需求的那一个。

测试与评估策略

基准测试

如果选择向量数据库，我们必须将其结果与我们数据的代表性样本进行比较。这意味着在正常和峰值负载场景下跟踪诸如延迟（查询响应时间）、吞吐量（每秒查询数）和资源使用（CPU、内存和存储消耗）等指标。可扩展性的测试同样重要；逐渐增加数据量和查询负载有助于确定我们的应用规模扩大时数据库的性能表现。

功能测试

功能测试确保数据库不仅提供原始性能，还能为我们的应用程序提供更多功能。我们必须检查搜索结果的相关性以验证查询的有效性，并模拟故障转移情景来测试系统的弹性。此外，重要的是要确认数据库能与我们现有的系统和流程集成，同时保持与我们使用的工具和框架的兼容性。

易用性

易用性评估对于确保数据库适合长期使用至关重要。它帮助确定数据库在我们的基础设施上配置的速度以及在扩展和更新时所需的维护程度。我们必须检查文档和支持材料，因为它们在我们解决问题和优化系统的能力中起着关键作用。

五、用例：为在线学习平台构建上下文搜索引擎

假设我们在为一个在线学习平台构建一个RAG（检索增强生成）系统。学生可以发布问题，系统通过语言模型检索正确的课程材料以生成回答。合适的向量数据库对于快速、准确且可扩展的上下文检索至关重要。

DigitalOcean 云平台如何提供帮助

DigitalOcean 提供简单、可扩展且高性价比的云基础设施，可用于部署向量数据库。我们可以使用其托管的Kubernetes服务或虚拟机来配置、测试和部署多种向量数据库解决方案，如 Milvus、Weaviate 或 Qdrant。

实施步骤

实施向量数据库需要一种系统的方法，以提供我们应用程序的最佳性能和可扩展性。以下是过程的简要说明：

数据集准备：使用预训练模型（如 OpenAI 的 text-embedding-ada-002）从课程内容（如PDF、视频和转录文本）中提取嵌入式表示。将这些嵌入式表示及其元数据（例如课程标题、主题）记录到向量数据库中，以便更快地搜索。
部署：使用 DigitalOcean droplet 或 Kubernetes 集群配置基础设施。像 Milvus 或 Pinecone 这样的向量数据库候选者可以通过 Docker 容器或 Helm 图表进行部署，以实现快速部署和可扩展性。
基准测试：通过基准测试对数据库进行测试，以确定延迟、吞吐量和可扩展性。增加数据量和查询负载，以检查常规和高峰时段的性能。
工作流评估向量数据库

下图是一个序列图，展示了如何在 RAG 系统中评估向量数据库的过程：