人工智能领域，尤其是大模型（LLMs）的崛起，对数据的依赖性日益增强。然而，这些模型在处理实时数据和未训练数据时面临挑战。为了弥补这一短板，我们需要将数据以适当的方式“喂”给大模型，而无需重新训练。本文将深入探讨如何利用嵌入（Embeddings）和向量数据库（Vector Stores），构建强大的数据处理和检索系统，赋能大模型解决实际问题，尤其是在处理多模态数据时。
理解嵌入（Embeddings）：数据世界的通用语言
嵌入（Embeddings）是真实世界数据的数值表示，包括文本、语音、图像和视频等。可以将它们理解为将各种类型的数据映射到向量空间中的坐标。例如，我们可以将单词“计算机”转换为一个向量，这个向量在向量空间中与其他语义相似的词（如“笔记本电脑”）距离较近，而与语义不同的词（如“汽车”）距离较远。
这种低维数值表示能够有效地进行大规模数据处理和存储，因为嵌入是原始数据的有损压缩，保留了重要的语义属性。更重要的是，我们可以通过计算向量之间的距离（例如，欧几里得距离、余弦相似度、点积）来轻松找到相关或相似的对象。想象一下，你有一张猫的图片，你想找到所有包含猫的图片。你可以将所有图片都转换为嵌入，然后通过计算与你的猫的图片的嵌入最相似的其他嵌入，来实现快速检索。
例如，在推荐系统中，我们可以将用户和商品都表示为嵌入，然后根据用户和商品嵌入的相似度，向用户推荐他们可能感兴趣的商品。 Netflix 使用 嵌入 来理解用户的观看偏好，并推荐相关的电影和电视节目。他们将用户观看历史、电影类型、演员等信息转化为嵌入，并通过计算这些嵌入之间的相似度，来进行个性化推荐。
多模态数据：嵌入（Embeddings）的舞台
当数据以文本格式存在时，嵌入的使用相对简单。但现实世界的数据通常是多模态的，即包含文本、图像、音频等多种类型的数据。嵌入在多模态领域同样大放异彩。
联合嵌入（Joint embeddings）是将多种类型的对象映射到同一个嵌入空间，例如，根据文本查询检索视频。这些嵌入表示旨在尽可能地捕获原始对象的特征，并将它们组合到一个联合向量空间中，以展示相似的关系。
举例来说，假设你正在构建一个智能助手，它可以根据用户的语音指令来执行任务。你可以将语音指令和相应的操作指令都转换为嵌入，然后通过计算它们之间的相似度，来确定用户想要执行的任务。这种多模态的应用场景非常广泛，例如在图像搜索中，我们可以使用文本查询来搜索相关的图像，或者在视频推荐中，我们可以根据用户的观看历史和文本描述来推荐相关的视频。
向量数据库（Vector Stores）：高效存储与检索的基石
想象一下，你有一个包含数百万个文档的数据库，你想找到与特定查询相关的文档。如果使用传统的关键词搜索，你可能需要遍历整个数据库，才能找到相关的文档。这显然是不可行的。
这就是向量数据库（Vector Stores）发挥作用的地方。向量数据库是专门用于管理和查询嵌入的系统。它们利用高效的索引算法（例如，近似最近邻算法ANN），可以毫秒级地从大型语料库中识别相关文档。
以电商网站的产品搜索为例。你可以将每个产品的描述信息转换为嵌入，并存储在向量数据库中。当用户输入搜索关键词时，你可以将关键词转换为嵌入，然后在向量数据库中查找与该嵌入最相似的产品嵌入。这样，你就可以快速地找到与用户搜索关键词相关的产品，即使产品的描述信息中没有包含用户输入的关键词。
比如，Zilliz 提供的 Milvus 向量数据库，在海量图片搜索应用中，可以支持十亿级别的向量搜索，从而帮助用户快速找到相似的图片。
RAG：赋能大模型的检索增强生成
RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种将检索到的相关信息融入到大模型生成过程中的方法。它的核心思想是，在生成答案之前，先从外部知识库中检索相关信息，然后将这些信息作为上下文提供给大模型，帮助大模型生成更准确、更可靠的答案。
RAG 的工作流程通常包含以下几个步骤：
- Chunking（分块）：将大型文档分割成更小的文本块，称为“chunks”。
- Indexing（索引）：将这些“chunks”转换为嵌入，并存储在向量数据库中，以便快速检索。
- Retrieval（检索）：当用户提出问题时，将问题转换为嵌入，然后在向量数据库中查找与该嵌入最相似的“chunks”。
- Generation（生成）：将检索到的“chunks”作为上下文提供给大模型，让大模型根据上下文生成答案。
RAG 可以有效地提高大模型的生成质量，并减少大模型产生“幻觉”的可能性。 例如，在客户服务领域，可以使用 RAG 来帮助大模型生成更准确、更个性化的答案。 当客户提出问题时，RAG 系统可以先从客户的历史记录、产品文档等知识库中检索相关信息，然后将这些信息作为上下文提供给大模型，帮助大模型生成更符合客户需求的答案。
嵌入（Embeddings）的类型：文本、图像与更多
文本嵌入（Text Embeddings） 在自然语言处理（NLP）中被广泛使用，用于将自然语言的含义嵌入到机器学习中，以便进行文本生成、分类、情感分析等下游应用。文本嵌入 主要分为两类：词/token嵌入 和 文档嵌入。
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词嵌入（Word Embeddings）：例如 Word2Vec、GloVe 和 SWIVEL。Word2Vec 通过预测词语在上下文中的出现概率来学习词语的嵌入；GloVe 通过分析语料库中词语的共现统计来学习词语的嵌入；SWIVEL 通过处理未见过的词语对来改进 GloVe 的性能。
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文档嵌入（Document Embeddings）：用于表示整个文档的语义信息。例如，Doc2Vec 将整个文档作为一个向量来学习，从而可以捕捉文档的整体语义信息。
向量搜索（Vector Search） 是一种超越传统关键词搜索的技术，它允许你搜索跨各种数据模态的含义。例如，你可以使用 向量搜索 来查找与特定图像语义相关的文本，或者查找与特定音频片段语义相关的视频。 向量搜索 的关键步骤包括：计算感兴趣项的嵌入，将嵌入存储在向量数据库中，然后将传入的查询嵌入到与这些项目相同的向量空间中，并找到与查询最匹配的项目。
向量相似度计算指标
为了找到与查询最匹配的向量，我们需要使用一些向量相似度计算指标。常用的指标包括：
- L2 距离：测量两个向量之间的直线距离。距离越小，相似度越高。
- 余弦相似度：测量两个向量之间的夹角。值范围从 -1（完全相反）到 1（完全相同方向），忽略幅度。
- 内积：计算两个向量在同一方向上的投影。值越高，相似度越高。
为什么我们需要专门的向量数据库（Vector Databases）？
虽然传统的数据库（如 MongoDB、MySQL）可以存储向量，但它们缺乏将语义含义与高效查询相结合的能力。向量数据库 从底层构建，专门用于管理生产环境中的这些嵌入。 它们针对向量的存储和检索进行了优化，并提供高效的索引算法，可以实现毫秒级的查询速度。
当然，随着生成式 AI 的普及，越来越多的传统数据库开始集成向量搜索功能，以支持“混合搜索”功能。
一个典型的 向量数据库 工作流程包括：使用经过训练的 嵌入 模型将相关数据点嵌入为固定维度的向量，使用适当的元数据和补充信息增强向量，并使用指定的算法对向量进行索引以实现高效搜索。当传入查询时，使用适当的模型嵌入查询，并使用它来搜索语义上最相似的项目及其相关的未嵌入内容/元数据。
结论：数据驱动的大模型未来
本文深入探讨了嵌入、向量数据库以及它们在构建强大的数据处理和检索系统中的作用。理解 嵌入 的本质，掌握 向量数据库 的使用，并善用 RAG 等技术，能够释放大模型的巨大潜力，解决现实世界中的各种问题。
在实际应用中，我们需要根据具体的数据和用例，明智地选择 嵌入 模型和 向量数据库。例如，对于具有固有图结构的数据，图嵌入可能提供更优越的性能。 此外，我们需要权衡开源替代方案和托管 向量数据库 之间的优劣，选择最适合我们预算和业务需求的解决方案。
最终，人工智能的未来在于数据。正如一句名言所说：“AI 模型的智能和‘魔力’不在于数学或架构，而在于它们所训练的数据。” 通过不断地优化数据处理、清理、嵌入和检索流程，我们可以构建出更智能、更可靠的大模型系统，推动人工智能技术的发展。掌握嵌入和向量数据库，无疑是解锁这一未来的关键。