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:

Narzędzie	Cechy
Pinecone	SaaS, skalowalny, integracja z OpenAI
Weaviate	Open-source + REST/GraphQL API
Qdrant	Wydajny silnik z Rust, JSON API
FAISS	Biblioteka od Meta (do lokalnego użycia)
Milvus	Duży ekosystem, klastrowy
Chroma	Prostota, 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.