向量数据库、关系型数据库和NoSQL：从定义到大模型应用的深度解析20241204

随着数据驱动型技术的普及，数据库系统的选择和优化成为决定技术项目成败的关键。传统关系型数据库（RDBMS）、非关系型数据库（NoSQL），以及近年来兴起的向量数据库，各自为特定的数据存储和检索需求提供了解决方案。

特别是在大模型构建和应用中，向量数据库正在迅速崛起，以其在语义检索和相似性搜索上的优越表现，成为了大模型开发者的首选。

主题概览插图

说明: 这张插图展示了关系型数据库（RDBMS）、NoSQL 数据库和向量数据库之间的关系及其关键特性。每个部分通过清晰的图标表示其主要特点，如表格、JSON 文档和高维向量。箭头的连接展示了这些数据库技术在数据存储与检索中的演变路径。

1. 📋 关系型数据库（RDBMS）

• 定义：基于表结构的数据库，通过预定义的模式（Schema）存储数据，支持事务管理和复杂查询。
• 特点：
  • 使用 SQL 语言查询。
  • 强调数据一致性和完整性。
  • 适合结构化数据的存储和管理。
• 代表技术：MySQL、PostgreSQL、Oracle。

2. 📂 非关系型数据库（NoSQL）

• 定义：支持多种非表格化的数据存储模型，如键值对、文档、列族或图结构。
• 特点：
  • 灵活的数据模型，适合半结构化和非结构化数据。
  • 强调扩展性和分布式架构。
  • 牺牲部分一致性以换取性能和可扩展性。
• 代表技术：MongoDB、Cassandra、Redis。

3. 🔍 向量数据库

• 定义：专门用于存储和检索高维向量数据，通常与大模型生成的嵌入（Embedding）结合，支持相似性搜索。
• 特点：
  • 高效的相似性搜索，支持距离度量（如余弦相似度、欧几里得距离）。
  • 适合处理海量高维数据，如文本、图像和多模态嵌入。
  • 支持实时更新与动态扩展。
• 代表技术：Milvus、Pinecone、FAISS。

下表总结了关系型数据库、NoSQL 和向量数据库的主要区别和联系：

1. 🧩 高维语义检索能力

大模型（如 GPT、BERT）将数据（文本、图像、音频等）转化为高维向量。这些嵌入向量捕捉了语义信息，传统数据库无法直接支持这种检索需求，而向量数据库通过相似性搜索技术，能够快速找到与查询向量最接近的结果。

2. 🔗 模糊匹配与多条件查询

相比关系型数据库依赖精确匹配，向量数据库支持语义上的模糊匹配，尤其适合需要根据上下文、语义或特征进行查询的场景，如个性化推荐和语义搜索。

3. 🚀 动态扩展与性能优势

• 存储：向量数据库针对大规模嵌入进行了优化，支持 PB 级数据存储。
• 检索：使用高效的索引算法（如 HNSW），在高维数据的近似最近邻（ANN）检索中表现优异。

4. 🌐 多模态数据支持

向量数据库可以统一存储来自不同模态的数据（文本、图像、音频）的嵌入，支持跨模态检索。例如，通过文本查询与之语义相关的图片。

1. 嵌入生成

利用大模型（如 Hugging Face Transformers）将数据转化为向量。

2. 向量存储

将生成的向量存入向量数据库（如 Milvus）。

3. 向量检索

利用查询向量进行相似性检索。

1.向量数据库的标准化
随着语义搜索需求的增长，向量数据库正逐步成为 AI 应用的基础设施。

2.大模型与数据库的深度集成
数据库可能直接嵌入轻量级的大模型，实现“存储-检索-推理”一体化。

3.跨模态搜索的普及
未来，向量数据库将更广泛地支持多模态应用，如结合图像、语音、文本的智能检索系统。

向量数据库作为新一代存储与检索技术，正迅速成为大模型应用的核心工具。它不仅补充了关系型数据库和 NoSQL 的不足，还开创了语义检索的新维度。

无论是技术新手还是资深开发者，都可以从这一技术转变中找到自己的切入点，推动技术创新和实践落地。