poniedziałek, 7 lipca 2025

EA - Wektorowe bazy danych - wstęp

 W erze rosnącej popularności modeli językowych, rekomendacji, wyszukiwania semantycznego i rozpoznawania obrazów coraz częściej słyszymy o bazach danych wektorowych. Choć ich koncepcja istnieje od lat, to właśnie rozwój sztucznej inteligencji dał im nowe życie. W tym artykule pokażę Ci, czym są, do czego służą i jak się z nimi pracuje w praktyce.



Czym są wektorowe bazy danych?

Bazy danych wektorowe służą do przechowywania i wyszukiwania danych w postaci wektorów osadzonych (embeddings). W odróżnieniu od klasycznych baz SQL czy NoSQL, gdzie szukamy po kluczach, tekstach czy relacjach, tutaj wyszukujemy po podobieństwie matematycznym między punktami w przestrzeni wielowymiarowej.

Do czego to służy?

Bazy wektorowe są fundamentem takich zastosowań jak:

  • Wyszukiwanie semantyczne (np. „znajdź podobne dokumenty”)

  • Rekomendacje (np. „użytkownicy podobni do Ciebie kupili…”)

  • Chatboty RAG (Retrieval-Augmented Generation) – pobieranie kontekstu z bazy wiedzy dla modelu LLM

  • Analiza obrazów, dźwięku, filmów – porównywanie treści na poziomie cech ukrytych

  • Wykrywanie anomalii – poprzez odległość od normalnych przypadków

Jak to działa?

  1. Osadzanie danych (embedding):

    • Każdy dokument, obraz czy rekord przechodzi przez model AI (np. BERT, CLIP, OpenAI), który przekształca go w wektor liczb rzeczywistych (np. 768-wymiarowy).

    • Ten wektor reprezentuje znaczenie treści, a nie jej dokładne słowa.

  2. Przechowywanie:

    • Wektor trafia do bazy danych wektorowych razem z identyfikatorem i metadanymi (np. kategoria, źródło, użytkownik).

    • Baza indeksuje te dane pod kątem szybkiego wyszukiwania.

  3. Wyszukiwanie (query):

    • Nowy wektor zapytania (np. pytanie od użytkownika) porównywany jest z istniejącymi wektorami.

    • Używa się metryk podobieństwa jak:

    • Cosine similarity mierzy kąt między wektorami i ignoruje ich długość — im bliżej 1, tym bardziej podobne.

    • Dot product to iloczyn skalarny dwóch wektorów, który rośnie wraz z ich zgodnością kierunkową i wielkością.

    • Euclidean distance to fizyczna odległość między punktami w przestrzeni — im mniejsza, tym większe podobieństwo.

  4. Zwracane są najbardziej podobne rekordy – a niekoniecznie identyczne słowa.

Jakie narzędzia są dostępne?

Najpopularniejsze silniki baz wektorowych:

NarzędzieCechy
PineconeSaaS, skalowalny, integracja z OpenAI
WeaviateOpen-source + REST/GraphQL API
QdrantWydajny silnik z Rust, JSON API
FAISSBiblioteka od Meta (do lokalnego użycia)
MilvusDuży ekosystem, klastrowy
ChromaProstota, idealna do aplikacji RAG

 Jak budować model danych?

Zazwyczaj każdy rekord (np. dokument, paragraf, obraz) zawiera:

json
{ "id": "doc-123", "embedding": [0.11, -0.22, ..., 0.03], "metadata": { "title": "Jak działa GPT", "tags": ["AI", "LLM"], "language": "pl" } }

Przykład: Wyszukiwanie podobnych dokumentów

  1. Użytkownik wpisuje zapytanie: „Co to jest tokenizacja tekstu?”

  2. Zapytanie jest osadzane w wektor.

  3. Silnik porównuje go z wektorami w bazie i zwraca najbardziej podobne dokumenty.

  4. Backend prezentuje wyniki lub przekazuje kontekst do LLM (RAG).

Wydajność i indeksowanie

Wyszukiwanie po setkach tysięcy lub milionach rekordów wymaga specjalnych algorytmów:

  • HNSW (Hierarchical Navigable Small World)
    Struktura grafu oparta na wielu warstwach, gdzie najwyższe poziomy łączą tylko najbardziej reprezentatywne punkty, a niższe warstwy szczegółowo łączą bliskie punkty. Umożliwia bardzo szybkie przechodzenie między odległymi wektorami — zbliżone do działania GPS w nawigacji drogowej.
  • IVF (Inverted File Index)
    Przestrzeń wektorów dzieli się na klastry (centroidy), a każdy wektor przypisuje do najbliższego klastra. Wyszukiwanie ogranicza się tylko do kilku najbliższych klastrów, co znacząco przyspiesza czas odpowiedzi.

  • PQ (Product Quantization)
    Kompresuje wektory, dzieląc je na podprzestrzenie i kodując każdą z nich jako dyskretny indeks. Dzięki temu zamiast przeszukiwać pełne wektory, algorytm porównuje ich zakodowane, uproszczone wersje — drastycznie redukując zużycie pamięci i czas obliczeń.

Silniki bazują na technikach Approximate Nearest Neighbor (ANN), by przyspieszyć wyszukiwanie kosztem dokładności (co często jest akceptowalne).

Bezpieczeństwo i wyzwania

  • Zarządzanie aktualizacjami osadzeń (embedding drift)

  • Przechowywanie i prywatność danych

  • Integracja z bazami metadanych (SQL/NoSQL)

  • Skalowanie i replikacja (dla dużych systemów produkcyjnych)

Podsumowanie

Bazy wektorowe nie zastępują klasycznych baz danych — uzupełniają je w kontekście AI i przetwarzania nieustrukturyzowanych danych. Jeśli tworzysz systemy rekomendacyjne, chatboty, aplikacje RAG lub przeszukujące duże zbiory danych – to narzędzie, które powinieneś poznać.