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1.矢量数据库简介
矢量数据库是专门…在技术层面上矢量数据库采用了一种名为“矢量索引”的技术这是一种组织和搜索矢量数据的方法可以快速找到相似矢量。其中关键的一环是“距离函数”的概念它可以衡量两个矢量的相似程度。
1.矢量数据库简介
矢量数据库是专门设计用来高效处理矢量数据的数据库。什么是矢量数据呢矢量数据代表多维空间中的数据点是一种用数学方法来定义现实世界信息的方式。
比如说您有一组图片每张图片都可以在高维空间中表示为一个矢量其中每个维度都与图片的某些特征如颜色、形状或纹理相关。通过比较这些矢量我们可以找到相似的图片。
这种能力非常关键因为它可用来进行相似性搜索——一种寻找相似物品而不是完全相同复制品的搜索方式。对于推荐系统和机器学习等许多领域来说这都是一个重大的变革。
2.解析矢量数据库
在技术层面上矢量数据库采用了一种名为“矢量索引”的技术这是一种组织和搜索矢量数据的方法可以快速找到相似矢量。其中关键的一环是“距离函数”的概念它可以衡量两个矢量的相似程度。
当您寻找与给定矢量相似的矢量时数据库并不会将给定矢量与数据库中的每个矢量进行比较。相反它使用矢量索引快速定位到可能相似的一小部分矢量。这个特性使搜索变得更快、更高效。
3.矢量数据库的实际应用
矢量数据库在实际应用中的优势
推荐系统许多受欢迎的网站和应用都使用矢量数据库向您推荐喜欢的节目和产品。他们将项目如电影或产品和用户表示为矢量然后利用项目矢量和用户矢量之间的相似性来预测用户可能喜欢的项目。图像和视频搜索矢量数据库非常适合图像类比这种应用它们使图像或视频搜索系统能够根据视觉相似性而不仅仅是文本标签来查找相似的图像或视频。语义搜索语义搜索是一种高级的方式可以理解查询的含义不仅仅是特定的单词。例如如果您搜索“可爱猫咪的图片”语义搜索系统可能还会向您展示可爱的小猫的图片即使“小猫”这个词不在您的查询中。矢量数据库可以将文档、查询和概念表示为矢量然后利用矢量相似性来查找相关结果。
4.将文本转换为矢量
当我们谈论将查询和文章转换为矢量时实际上我们想要的是将人类可读的文本转换为机器可以理解和执行的格式即矢量。在这种情况下矢量实质上是个数字列表捕捉了文本的本质或含义。这个过程通常被称为“文本嵌入”或“词嵌入”。
4.1 应用于我们的情况
对于我们的应用程序我们需要将文章和用户查询都转换为矢量。我们来看看如何完成此过程
选择嵌入算法假设我们使用Word2Vec这是一种可以接收文本并输出矢量的算法。Word2Vec通过分析单词在文本中出现的上下文并以这样一种方式分配矢量使共享相似上下文的单词被分配相似的矢量。预处理文本在我们将文本输入Word2Vec之前我们需要对其进行一些清理。这通常涉及将所有文本转换为小写删除标点符号和特殊字符有时甚至删除意义不大的的常用词如 和、的、是 等称为“stop words”。将清理后的文本输入到算法中文本整理好后就将其输入到Word2Vec中。输出将是矢量我们可以将其用于我们的矢量数据库。
4.2 案例
假设我们有一篇标题为“The Best Chocolate Chip Cookie Recipe”的博客文章。清理后它可能看起来像“best chocolate chip cookie recipe”。然后使用Word2Vec我们将每个单词转换为矢量。为简单起见假设我们的矢量只有两个维度。 “best”的矢量可能看起来像[0.25-0.1]“chocolate”可能是[0.750.8]“chip”可能是[-0.60.5]“cookie”可能是[0.4-0.2]“recipe”可能是[-0.10.65]。
在这种情况下我们将这些矢量的平均值表示整个文章然后将其用于我们的矢量数据库。用户查询也会经过相同的过程它们的矢量将用于搜索矢量数据库。
这是一个简化的解释实际过程涉及更复杂的数学和更大的矢量但这提供了如何将查询和文章转换为矢量的基本理解。一旦您了解了基本概念就有很多库可以为您完成繁重的工作
在我们的Java Spring Boot应用程序中可以使用像DL4JDeeplearning4j这样的库来帮助我们进行文本到矢量的转换。虽然使用 DL4J 进行文本到矢量的转换需要一些时间和精力去掌握但一旦掌握DL4J 就是数据管理工具包中非常强大的一个工具。
现在我们将这一步添加到我们的Spring Boot应用程序中使用Deeplearning4j库将文本转换为矢量。以下是如何使用它创建一个Word2Vec模型的示例
首先请将DL4J库添加到您的pom.xml中
dependencygroupIdorg.deeplearning4j/groupIdartifactIddeeplearning4j-core/artifactIdversion1.0.0-beta7/version
/dependency
以下代码显示了如何构建Word2Vec模型
import org.deeplearning4j.text.sentenceiterator.BasicLineIterator;
import org.deeplearning4j.text.sentenceiterator.SentenceIterator;
import org.deeplearning4j.text.tokenization.tokenizer.preprocessor.CommonPreprocessor;
import org.deeplearning4j.text.tokenization.tokenizerfactory.DefaultTokenizerFactory;
import org.deeplearning4j.text.tokenization.tokenizerfactory.TokenizerFactory;
import org.deeplearning4j.models.word2vec.Word2Vec;public Word2Vec createWord2VecModel(String filePath) {SentenceIterator iter new BasicLineIterator(filePath);TokenizerFactory t new DefaultTokenizerFactory();t.setTokenPreProcessor(new CommonPreprocessor());Word2Vec vec new Word2Vec.Builder().minWordFrequency(5).iterations(1).layerSize(100).seed(42).windowSize(5).iterate(iter).tokenizerFactory(t).build();vec.fit();return vec;
}
以上是构建Word2Vec模型的示例代码下面是如何将文本转换为矢量的示例代码
import org.nd4j.linalg.api.ndarray.INDArray;
public INDArray textToVector(Word2Vec word2VecModel, String text) {TokenizerFactory t new DefaultTokenizerFactory();t.setTokenPreProcessor(new CommonPreprocessor());ListString tokens t.create(text).getTokens();INDArray vector word2VecModel.getWordVectorMatrixNormalized(tokens.get(0));for (int i 1; i tokens.size(); i) {vector.addi(word2VecModel.getWordVectorMatrixNormalized(tokens.get(i)));}vector.divi(tokens.size());return vector;
}
将INDArray对象转换为双精度列表的代码如下
public ListDouble toDoubleVector(INDArray vector) {return Arrays.stream(vector.toDoubleVector()).boxed().collect(Collectors.toList());
}
5.在Spring Boot应用程序中实现矢量数据库
让我们从理论转向实践看看如何将矢量数据库集成到Spring Boot应用程序中。在本示例中我们将使用Vespa这是一个开源的矢量数据库它在语义搜索方面表现非常出色因此备受关注和推崇。
首先您需要在pom.xml中的Maven依赖项中添加Vespa客户端
dependencygroupIdcom.yahoo.vespa/groupIdartifactIdvespa-feed-client/artifactIdversion8.91.4/version
/dependency
然后您将创建一个与Vespa数据库交互的VespaClient类。
public class VespaClient {private FeedClient feedClient;public VespaClient(String endpoint) {this.feedClient FeedClientFactory.create(new FeedParams.Builder().build(), endpoint);}public CompletableFutureResult indexDocument(String documentId, MapString, Object fields) {DocumentId docId new DocumentId(namespace, documentType, documentId);Document document new Document(docId, fields);return feedClient.send(document);}// 其他Vespa客户端方法在此处...
}
您还将拥有一个BlogPost类该类将表示您的数据。
public class BlogPost {private String id;private String title;private String content;// Getters、setters和其他方法在此处...
}
要索引文章我们将把BlogPost转换为Vespa友好格式该格式是一个MapString, Object其中键是字段名称值是字段值。您可能会使用一个方法来执行此转换。
public CompletableFutureResult indexBlogPost(BlogPost post) {MapString, Object fields new HashMap();fields.put(id, post.getId());fields.put(title, post.getTitle());fields.put(content, post.getContent());// 根据需要包含其他字段...return indexDocument(post.getId(), fields);
}
使用Vespa您可以进行最近邻搜索以查找与给定查询类似的文章。我们假设您有一种方法可以将查询和文章转换为矢量。
public CompletableFutureSearchResult searchSimilarBlogPosts(String query) {ListDouble queryVector convertQueryToVector(query);Query request new Query.Builder(namespace, documentType).setYql(select * from sources * where ([{ \targetNumHits\: 10, \algorithm\: \euclidean\, \pivot\: queryVector.toString() }]) output distance).build();return feedClient.search(request);
}
现在您已经将矢量数据库集成到Spring Boot应用程序中并准备使用矢量数据库的强大功能来改善搜索功能
6.总结
矢量数据库已经成为一种处理搜索功能的新方式提供了独特的优势特别是在处理“相似性”概念至关重要的数据时。通过了解这项技术的基本原理并学习如何在实际场景中应用它您可以发掘其潜力从而彻底改变处理数据的方式。
