使用矢量數據庫打造全新的搜索引擎
1 矢量數據庫簡介
矢量數據庫是專門設計用來高效處理矢量數據的數據庫。什么是矢量數據呢？矢量數據代表多維空間中的數據點，是一種用數學方法來定義現實世界信息的方式。
比如說，您有一組圖片，每張圖片都可以在高維空間中表示為一個矢量，其中每個維度都與圖片的某些特征（如顏色、形狀或紋理）相關。通過比較這些矢量，我們可以找到相似的圖片。
這種能力非常關鍵，因為它可用來進行相似性搜索——一種尋找相似物品而不是完全相同復制品的搜索方式。對于推薦系統和機器學習等許多領域來說，這都是一個重大的變革。
2 解析矢量數據庫
在技術層面上，矢量數據庫采用了一種名為“矢量索引”的技術，這是一種組織和搜索矢量數據的方法，可以快速找到相似矢量。其中關鍵的一環是“距離函數”的概念，它可以衡量兩個矢量的相似程度。
當您尋找與給定矢量相似的矢量時，數據庫并不會將給定矢量與數據庫中的每個矢量進行比較。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。這個特性使搜索變得更快、更高效。
3 矢量數據庫的實際應用
矢量數據庫在實際應用中的優勢：
- 推薦系統：許多受歡迎的網站和應用都使用矢量數據庫向您推薦喜歡的節目和產品。他們將項目（如電影或產品）和用戶表示為矢量，然后利用項目矢量和用戶矢量之間的相似性來預測用戶可能喜歡的項目。
- 圖像和視頻搜索：矢量數據庫非常適合圖像類比這種應用，它們使圖像或視頻搜索系統能夠根據視覺相似性而不僅僅是文本標簽來查找相似的圖像或視頻。
- 語義搜索：語義搜索是一種高級的方式，可以理解查詢的含義，不僅僅是特定的單詞。例如，如果您搜索“可愛貓咪的圖片”，語義搜索系統可能還會向您展示可愛的小貓的圖片，即使“小貓”這個詞不在您的查詢中。矢量數據庫可以將文檔、查詢和概念表示為矢量，然后利用矢量相似性來查找相關結果。
4 將文本轉換為矢量
當我們談論將查詢和文章轉換為矢量時，實際上我們想要的是將人類可讀的文本轉換為機器可以理解和執行的格式，即矢量。在這種情況下，矢量實質上是個數字列表，捕捉了文本的本質或含義。這個過程通常被稱為“文本嵌入”或“詞嵌入”。
4.1 應用于我們的情況：
對于我們的應用程序，我們需要將文章和用戶查詢都轉換為矢量。我們來看看如何完成此過程：
- 選擇嵌入算法：假設我們使用Word2Vec，這是一種可以接收文本并輸出矢量的算法。Word2Vec通過分析單詞在文本中出現的上下文，并以這樣一種方式分配矢量，使共享相似上下文的單詞被分配相似的矢量。
- 預處理文本：在我們將文本輸入Word2Vec之前，我們需要對其進行一些清理。這通常涉及將所有文本轉換為小寫，刪除標點符號和特殊字符，有時甚至刪除意義不大的的常用詞（如 "和"、"的"、"是 "等）（稱為“stop words”）。
- 將清理后的文本輸入到算法中：文本整理好后，就將其輸入到Word2Vec中。輸出將是矢量，我們可以將其用于我們的矢量數據庫。
4.2 案例：
假設我們有一篇標題為“The Best Chocolate Chip Cookie Recipe”的博客文章。清理后，它可能看起來像“best chocolate chip cookie recipe”。然后，使用Word2Vec，我們將每個單詞轉換為矢量。為簡單起見，假設我們的矢量只有兩個維度。 “best”的矢量可能看起來像[0.25，-0.1]，“chocolate”可能是[0.75，0.8]，“chip”可能是[-0.6，0.5]，“cookie”可能是[0.4，-0.2]，“recipe”可能是[-0.1，0.65]。
在這種情況下，我們將這些矢量的平均值表示整個文章，然后將其用于我們的矢量數據庫。用戶查詢也會經過相同的過程，它們的矢量將用于搜索矢量數據庫。
這是一個簡化的解釋，實際過程涉及更復雜的數學和更大的矢量，但這提供了如何將查詢和文章轉換為矢量的基本理解。一旦您了解了基本概念，就有很多庫可以為您完成繁重的工作！
在我們的Java Spring Boot應用程序中，可以使用像DL4J（Deeplearning4j）這樣的庫來幫助我們進行文本到矢量的轉換。雖然使用 DL4J 進行文本到矢量的轉換需要一些時間和精力去掌握，但一旦掌握，DL4J 就是數據管理工具包中非常強大的一個工具。
現在，我們將這一步添加到我們的Spring Boot應用程序中，使用Deeplearning4j庫將文本轉換為矢量。以下是如何使用它創建一個Word2Vec模型的示例：
首先，請將DL4J庫添加到您的pom.xml中：
<dependency>
<groupId>org.deeplearning4j</groupId>
<artifactId>deeplearning4j-core</artifactId>
<version>1.0.0-beta7</version>
</dependency>以下代碼顯示了如何構建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;
}以上是構建Word2Vec模型的示例代碼，下面是如何將文本轉換為矢量的示例代碼：
import org.nd4j.linalg.api.ndarray.INDArray;
public INDArray textToVector(Word2Vec word2VecModel, String text) {
TokenizerFactory t = new DefaultTokenizerFactory();
t.setTokenPreProcessor(new CommonPreprocessor());
List<String> 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;
}將INDArray對象轉換為雙精度列表的代碼如下：
public List<Double> toDoubleVector(INDArray vector) {
return Arrays.stream(vector.toDoubleVector())
.boxed()
.collect(Collectors.toList());
}5 在Spring Boot應用程序中實現矢量數據庫
讓我們從理論轉向實踐，看看如何將矢量數據庫集成到Spring Boot應用程序中。在本示例中，我們將使用Vespa，這是一個開源的矢量數據庫，它在語義搜索方面表現非常出色，因此備受關注和推崇。
首先，您需要在pom.xml中的Maven依賴項中添加Vespa客戶端：
<dependency>
<groupId>com.yahoo.vespa</groupId>
<artifactId>vespa-feed-client</artifactId>
<version>8.91.4</version>
</dependency>然后，您將創建一個與Vespa數據庫交互的VespaClient類。
public class VespaClient {
private FeedClient feedClient;
public VespaClient(String endpoint) {
this.feedClient = FeedClientFactory.create(new FeedParams.Builder().build(), endpoint);
}
public CompletableFuture<Result> indexDocument(String documentId, Map<String, Object> fields) {
DocumentId docId = new DocumentId("namespace", "documentType", documentId);
Document document = new Document(docId, fields);
return feedClient.send(document);
}
// 其他Vespa客戶端方法在此處...
}您還將擁有一個BlogPost類，該類將表示您的數據。
public class BlogPost {
private String id;
private String title;
private String content;
// Getters、setters和其他方法在此處...
}要索引文章，我們將把BlogPost轉換為Vespa友好格式，該格式是一個Map<String, Object>，其中鍵是字段名稱，值是字段值。您可能會使用一個方法來執行此轉換。
public CompletableFuture<Result> indexBlogPost(BlogPost post) {
Map<String, Object> fields = new HashMap<>();
fields.put("id", post.getId());
fields.put("title", post.getTitle());
fields.put("content", post.getContent());
// 根據需要包含其他字段...
return indexDocument(post.getId(), fields);
}使用Vespa，您可以進行最近鄰搜索，以查找與給定查詢類似的文章。我們假設您有一種方法可以將查詢和文章轉換為矢量。
public CompletableFuture<SearchResult> searchSimilarBlogPosts(String query) {
List<Double> 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);
}現在您已經將矢量數據庫集成到Spring Boot應用程序中，并準備使用矢量數據庫的強大功能來改善搜索功能！
6 總結
矢量數據庫已經成為一種處理搜索功能的新方式，提供了獨特的優勢，特別是在處理“相似性”概念至關重要的數據時。通過了解這項技術的基本原理并學習如何在實際場景中應用它，您可以發掘其潛力，從而徹底改變處理數據的方式。
