什么是向量数据库？它的工作原理是怎样的？NVIDIA

提取私有企业数据后，系统会将这些数据分块，创建一个向量来表示它们，并将数据块及其对应的向量同可选的元数据一起存储在向量数据库中，以供日后检索。

嵌入模型用于提取数据及理解用户提示

在收到用户、聊天机器人或AI应用发来的查询后，系统会对其进行解析，并使用嵌入模型来获取代表提示的各个部分的向量嵌入。然后，使用提示的向量在向量数据库中执行语义搜索，以找到确切匹配或相似度排名前K位的向量及其相应的数据块，这些数据块会被放入到提示的上下文中，然后被发送给LLM。

相似性搜索(也称为向量搜索、向量相似性搜索或语义搜索)是指人工智能应用程序根据指定的相似性度量标准，从数据库中高效地检索与给定查询的向量嵌入在语义上相似的向量的过程：

聚类算法可根据共同特征将向量组织成内聚群组，从而促进向量数据库内的模式识别和异常检测。

这张3D图形显示了聚类向量，但它们实际上是多维的

此过程不仅可以减少数据集大小，从而为数据压缩提供帮助，还能揭示潜在的模式，提供各个领域的宝贵见解。

CAGRA算法是并行编程的示例之一

这种综合全面的方法可确保向量数据库及时、准确地响应用户查询，从而实现信息检索的快速响应和高准确度。系统会处理用户查询以获取其嵌入，然后使用其有效地查询向量数据库，以获得语义相似的嵌入(向量)。

向量数据库中的GPU加速非常重要，有助于处理不断增加的数据量和计算需求，而且不影响性能。它在API背后利用两种主要扩展策略，确保这些数据库能够适应AI和大数据分析中日益增长的复杂性：

垂直扩展通过升级计算资源来提升容量，从而在同一台机器内支持更大的数据集和更复杂的操作。水平扩展将数据和工作负载分布到多台服务器上，使系统能够管理更大的请求量，并确保在需求不断变化波动的情况下保持高可用性。

优化算法和并行处理(尤其是借助GPU)是实现高效可扩展性的关键。这些方法可以简化数据处理和检索任务，从而更大限度地降低系统负载。GPU因并行处理能力而尤为有价值，它可以加速数据密集型计算，并使数据库在跨节点扩展时保持出色的性能水平。

在向量数据库中，数据规范化涉及到将向量调整到统一的标度，这是确保基于距离的运算(例如聚类或最近邻点搜索)实现一致性能的关键步骤。实现这种规范化的常用技术如下：

通过确保所有数据点都按照一致的标度进行评估，数据规范化有助于提高向量数据库中存储的数据的质量，进而帮助获得更有效、更有洞察力的机器学习结果。

散列是保持向量数据库正常工作的一个基本概念。它将高维数据转换为简化的固定大小格式，优化向量数据库内的向量索引和检索过程。局部敏感散列(LSH)等技术对于高效的近似最近邻点搜索特别有价值，可以降低计算复杂度，并加快查询处理速度。在管理大规模高维度空间、确保高效的数据访问以及支持广泛的机器学习和相似性检测任务方面，散列发挥着至关重要的作用。

在向量数据库中，数据可视化非常重要，它能将高维度数据转换为易于理解的视觉效果，从而辅助分析和决策。以下技术对于复杂数据降维和揭示隐藏在复杂数据中的模式至关重要：

此过程对于发现原始数据中不明显的宝贵见解、更清晰地传达复杂的数据模式以及促进战略性的数据驱动决策至关重要。

NVIDIAAmpereGPU体系架构在其TensorCores中引入了稀疏性支持

数据稀疏性的处理涉及到有效处理主要由零值组成的向量，这类向量在高维数据集中很常见。压缩稀疏行(CSR)和压缩稀疏列(CSC)等稀疏矩阵格式旨在仅存储非零元素，从而有效地存储和操作主要由零构成的数据。

访问NVIDIA技术博客，了解向量搜索的详情。

探索向量数据库如何提高检索增强生成(RAG)模型的效率和准确性。

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