vektoritietokannat

Vektoritietokannat ovat erityyppisiä tietokanta- tai hakualustoja, jotka on suunniteltu tallentamaan ja käsittelemään suuria määriä korkean ulottuvuuden vektoreita, kuten koneoppimismallien upotuksia (embeddings). Ne mahdollistavat nopean samanlaisuus-haun ja lähimmän naapurin haun (nearest neighbor search), jota tarvitaan semanttisessa haussa, sisällön suosituksissa ja muissa analytiikkasovelluksissa.

Keskeisiä käsitteitä ovat vektoriedustukset sekä etäisyysmittarit (esim. kosinus, Euclidean, dot product). Tärkeää on myös indeksointi- ja hakualgoritmit, kuten HNSW, IVF ja PQ, joiden avulla haun nopeus säilyy suurissa tietokantakokoelmissa. Useimmat järjestelmät tukevat sekä tarkaa että likimääräistä hakua (ANN) ja voivat yhdistää vektorihakua metatietoihin.

Tietomalli on yleensä vektori yhdessä metatietojen kanssa (esim. tunniste, kuvaus, kategoriat). Kokoelmat tai indeksit voivat olla erillään, ja järjestelmä tukee hajautettua skaalautuvuutta, replikointia sekä API-rajapintoja kuten REST, GRPC sekä kielikohtaisia SDK-liitännäisiä.

Käyttökohteita ovat semanttinen haku dokumenteille, multimodaalinen haku (esim. kuvat tai äänet upotusten perusteella), personointi, sisällön suositukset sekä poikkeavuuksien havaitseminen suurjureissa datamäärissä.

Esimerkkejä tuotteista ja projekteista: Milvus, Weaviate, Vespa ja Pinecone ovat vektorihakua tarjoavia järjestelmiä. FAISS on kirjasto, jota käytetään suurten vektorijoukkojen lähihakuun, mutta se ei välttämättä ole kokonainen tuotantotietokanta.

Haasteita ovat latenssi, tarkkuus vs. nopeus, kustannukset, tietoturva ja konsistenssi sekä datan päivittämisen sujuvuus muuttuvissa kokoelmissa. Historiaan kuuluu tarve tehokkaalle korkeasti ulottuville vektorihakuille tekoälyn yleistyessä, ja nykyisin vektorikantat ovat keskeisiä monissa ML-sovelluksissa.