内容简介
《向量数据库:大模型驱动的智能检索与应用》系统地介绍向量数据库的原理、技术实现及其应用，重点分析传统数据库在处理高维向量数据时的局限性，并提供相应的解决方案。《向量数据库:大模型驱动的智能检索与应用》分为4个部分，共13章，内容涵盖从理论基础到技术实践的多个方面，详细讨论高维向量表示中的信息丢失、嵌入空间误差和维度诅咒等问题，结合FAISS和Milvus等主流开源工具，深入剖析向量数据库的索引机制、搜索算法和优化策略。通过实际案例，展示向量数据库在推荐系统、行为分析、智能诊断、语义搜索等领域的应用，并特别强调企业级语义搜索系统的开发与部署经验。
《向量数据库:大模型驱动的智能检索与应用》不仅提供深度的理论指导，还通过丰富的案例帮助读者掌握如何构建高效的向量搜索引擎，适合从事搜索引擎与推荐系统开发的工程师，数据科学、人工智能及相关领域的从业者、研究人员，以及对向量数据库与相似性搜索感兴趣的读者，也可作为培训机构和高校相关课程的教学用书。
目录
目 录
第1部分 理论基础
第1章 为何需要向量数据库 3
1.1 大语言模型的缺陷 3
1.1.1 高维向量表示中的信息丢失问题 3
1.1.2 嵌入空间对语义相似度的误差影响 8
1.2 高维数据存储与检索的技术瓶颈 11
1.2.1 高维数据的特性与存储难点分析 11
1.2.2 高维空间中的“维度诅咒”问题简介 12
1.2.3 高效检索：索引结构与搜索算法简介 14
1.3 传统数据库与向量数据库的对比分析 15
1.3.1 传统数据库的设计原理与局限性 15
1.3.2 高维向量检索在传统数据库中的实现难点 16
1.3.3 传统数据库与向量数据库的性能对比分析 17
1.4 向量数据库的优势 19
1.5 本章小结 20
1.6 思考题 21
第2章 向量数据库基础 22
2.1 向量数据库的核心概念与基本数据结构 22
2.1.1 向量数据库的定义与发展背景 22
2.1.2 向量数据库常见的数据结构：倒排索引、图索引与分区技术 23
2.1.3 向量数据库与传统数据库逻辑对比 26
2.2 特征提取与向量表示：从数据到高维坐标系 28
2.2.1 特征提取的基本方法 28
2.2.2 嵌入向量生成 31
2.2.3 数据预处理对向量质量的影响 32
2.3 高维空间特性与“维度诅咒”问题解析 34
2.3.1 高维空间中的稀疏性与数据分布特性 34
2.3.2 距离度量的退化：欧氏距离与余弦相似度 36
2.3.3 维度诅咒：降维与索引优化 38
2.4 本章小结 39
2.5 思考题 40
第2部分 核心技术与算法原理
第3章 向量嵌入 43
3.1 静态向量嵌入 43
3.1.1 传统词向量模型：Word2Vec与GloVe 43
3.1.2 静态嵌入的局限性：语义多义性与上下文缺失 46
3.1.3 静态向量嵌入在特定领域的应用 48
3.2 动态向量嵌入 50
3.2.1 动态词向量的生成：BERT与GPT的嵌入机制 50
3.2.2 动态嵌入的优势：上下文敏感性与语义一致性 53
3.2.3 动态向量嵌入的实时生成与优化 55
3.3 均匀分布与空间覆盖率 57
3.3.1 高维向量分布分析 57
3.3.2 嵌入向量的均匀性测量方法 59
3.3.3 空间覆盖率对检索性能的影响 61
3.4 嵌入向量优化 63
3.4.1 主成分分析与奇异值分解的降维应用 63
3.4.2 t-SNE与UMAP降维技术 65
3.4.3 降维对嵌入语义保留与性能的权衡分析 67
3.5 本章小结 70
3.6 思考题 70
第4章 向量相似性搜索初步 72
4.1 基于暴力搜索的向量相似性检索 72
4.1.1 暴力搜索的原理与实现 72
4.1.2 暴力搜索优化 74
4.2 欧氏距离与余弦相似度 77
4.2.1 距离与相似度的数学定义 77
4.2.2 不同相似度指标的适用场景分析 79
4.3 向量搜索的精度与召回率 81
4.3.1 精度、召回率与F1评分的计算方法 81
4.3.2 向量搜索性能提升方案 84
4.4 本章小结 87
4.5 思考题 87
第5章 分层定位与局部敏感哈希 89
5.1 HNSW的核心原理：图结构与分层搜索路径优化 89
5.1.1 基于图结构的近邻搜索模型 89
5.1.2 分层搜索路径的构建与更新 93
5.1.3 HNSW索引时间复杂度分析 96
5.2 局部敏感哈希的设计与性能调优 99
5.2.1 哈希函数的设计与向量分区原理 100
5.2.2 LSH桶化与参数调优 103
5.2.3 LSH的内存占用与计算性能分析 106
5.3 HNSW与LSH的具体应用 108
5.3.1 HNSW在推荐系统中的应用 109
5.3.2 LSH在文本和图像检索中的应用 114
5.3.3 HNSW与LSH的组合应用：多模态检索实例 117
5.4 本章小结 121
5.5 思考题 121
第6章 LSH搜索优化 123
6.1 BallTree算法的工作原理 123
6.1.1 BallTree的节点分割与索引构建 123
6.1.2 BallTree查询过程与复杂度分析 126
6.2 Annoy搜索算法 130
6.2.1 Annoy的索引结构设计与分区原理 130
6.2.2 Annoy在大规模向量检索中的性能优化 131<
前言/序言
随着人工智能和大数据技术的迅猛发展，高维向量嵌入已成为现代信息处理的核心技术之一，被广泛应用于文本检索、语义搜索、推荐系统等众多领域。然而，面对数据规模的爆炸式增长和数据复杂性的不断提升，传统数据库在处理高维数据的存储与检索时逐渐暴露出显著的性能瓶颈。作为针对高维向量存储和检索优化而设计的专用工具，向量数据库凭借其高效性和灵活性，正日益成为解决这一技术难题的关键方案。
本书以向量数据库为核心，从理论基础到实际应用，系统梳理了这一技术的全貌。本书分为4个部分，内容循序渐进，理论与实践并重，帮助读者全面掌握向量数据库的技术精髓及应用技巧。
第1部分：理论基础。涵盖第1、2章，主要聚焦向量数据库的理论背景与技术必要性。从高维向量的稀疏性问题、距离度量失效等现象出发，系统分析了传统数据库的局限性，并深入探讨了向量数据库在解决高维数据存储与检索中的独特优势。这部分内容奠定了读者对向量数据库核心概念和关键技术的理解基础。
第2部分：核心技术与算法原理。涵盖第3~6章，全面讲解了向量嵌入的原理、相似性度量方法以及高效搜索的核心算法。本部分从静态与动态向量嵌入出发，结合具体的距离度量方式，逐步引入诸如HNSW、局部敏感哈希（LSH）等高效搜索算法，并补充了BallTree与Annoy等算法的适用场景与实现细节。通过这部分内容，读者将深入掌握向量数据库的核心技术链条。
第3部分：工具与系统构建。涵盖第7~11章，重点介绍了FAISS与Milvus两大主流向量数据库工具的功能与优化方法。本部分详细讲解了如何构建索引、优化性能以及实现分布式系统，同时结合元数据过滤与相似性测量，探讨了工具在复杂应用场景中的实际操作方法。这部分为从事开发与部署的技术人员提供了实用的指南。
第4部分：实战与案例分析。涵盖第12、13章，聚焦向量数据库的实际应用案例。通过自动驾驶泊车数据检索系统的完整开发流程，展示向量数据库的模块化设计与云端部署能力。此外，本部分深入解析基于语义搜索的开发实战，涵盖从语义嵌入生成到企业级语义搜索系统部署的全过程。这部分内容将理论与实践高度结合，为读者提供了真实场景的实施指导。
在理论与实践并重的基础上，本书还通过丰富的代码示例与详细的案例剖析，展示了向量数据库在推荐系统、行为分析和文档检索等领域的广泛应用价值。同时针对高性能需求，书中深入解析了GPU加速、分布式架构与容器化部署等关键技术，帮助读者掌握构建高效、可扩展系统的技能。
本书适合从事搜索系统与推荐引擎开发的工程师，希望深入理解高维向量检索技术的研究人员，数据科学、人工智能从业人员，以及培训机构和高校相关专业的师生。
向量数据库是技术与应用结合的典范，其发展不仅推动了人工智能和大数据领域的前沿研究，也为多个行业的数字化转型注入了全新的动力。希望本书能为读者提供理解这一技术的全新视角，助力其在实际开发中发挥更大的价值，为推动技术与应用的融合贡献力量。
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著 者
2025年1月
