类型安全的向量数据库：通过类型实现革新嵌入式存储

人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的快速发展推动了专门数据库的发展，这些数据库旨在处理高维数据，主要以嵌入的形式。向量数据库已成为从语义搜索和推荐引擎到异常检测和生成式 AI 等各种应用的基石技术。然而，随着这些系统的复杂性和普及性的不断提高，确保它们存储的数据的完整性和可靠性变得至关重要。这就是向量数据库中的类型安全概念，特别是在其嵌入存储实现中，发挥着至关重要的作用。

传统数据库强制执行严格的模式和数据类型，从而在编译时或运行时防止许多常见错误。相比之下，嵌入生成通常涉及不同的 ML 模型和不同的输出维度，其动态特性在历史上导致向量数据库的存储方法更加灵活，有时也更不可靠。本博文深入探讨了类型安全向量数据库的概念，探讨了嵌入存储类型实现的细微差别、其优势、挑战以及这一关键 AI 基础设施领域的未来发展方向。

理解嵌入和向量数据库

在深入探讨类型安全之前，必须掌握嵌入和向量数据库的基本概念。

什么是嵌入？

嵌入是数据（如文本、图像、音频或任何其他信息）在高维向量空间中的数值表示。这些向量捕获了原始数据的语义含义和关系。例如，在自然语言处理 (NLP) 中，含义相似的单词或句子在嵌入空间中由彼此靠近的向量表示。这种转换通常由机器学习模型执行，例如 Word2Vec、GloVe、BERT 或更高级的 Transformer 模型。

生成嵌入的过程通常是迭代的，可能涉及：

• 模型选择：根据数据类型和所需的语义表示选择合适的 ML 模型。
• 训练或推理：训练新模型或使用预训练模型来生成嵌入。
• 维度：输出向量维度可能因模型而异（例如，768、1024、1536，甚至更高）。
• 数据预处理：确保输入数据已正确格式化以供所选嵌入模型使用。

什么是向量数据库？

向量数据库是专门优化的数据库，用于存储、索引和查询高维向量数据。与擅长基于精确匹配或范围查询的结构化数据查询的关系型数据库不同，向量数据库专为相似性搜索而设计。这意味着它们可以有效地查找与给定查询向量最相似的向量。

向量数据库的关键特性包括：

• 高维索引：实现 Annoy、NMSLIB、ScaNN、HNSW（分层可导航小世界）和 IVF（倒排文件索引）等高效索引算法，以加快相似性搜索速度。
• 向量存储：存储数百万或数十亿个带有相关元数据的向量。
• 相似性指标：支持各种距离度量，如余弦相似度、欧几里得距离和点积，以衡量向量相似度。
• 可扩展性：设计用于处理大量数据和高查询负载。

嵌入存储类型的挑战

嵌入生成固有的灵活性虽然强大，但在这些向量如何在数据库中存储和管理方面带来了重大挑战。主要问题围绕着存储的嵌入的类型和一致性。

嵌入属性的可变性

多种因素导致嵌入数据存在可变性：

• 维度不匹配：不同的嵌入模型会产生不同维度的向量。在同一集合或索引中存储不同维度的向量可能导致错误和性能下降。一个期望 768 维向量的系统在没有明确处理的情况下无法正确处理 1024 维向量。
• 数据类型精度：嵌入通常是浮点数。然而，精度（例如，32 位浮点数与 64 位浮点数）可能会有所不同。虽然对于相似性计算来说通常可以忽略不计，但可能会出现不一致，并且某些模型可能对精度差异敏感。
• 归一化：一些嵌入算法会生成归一化向量，而另一些则不会。存储混合的归一化和非归一化向量可能会导致相似性计算不准确，如果所选的度量标准假定归一化（例如，余弦相似度通常应用于归一化向量）。
• 数据损坏：在大型分布式系统中，数据在传输或存储过程中可能会损坏，导致无效的数值或不完整的向量。
• 模型更新：随着 ML 模型的演进，可能会部署新版本，可能会生成具有不同特征（例如，维度或轻微不同的底层分布）的嵌入。

非管理类型导致的后果

如果没有适当的类型管理，向量数据库可能会出现以下问题：

• 运行时错误：由于意外的数据类型或维度导致操作失败。
• 不准确的搜索结果：由于向量属性不一致而导致相似性计算出现缺陷。
• 性能瓶颈：在未处理数据异构性时，索引和检索效率低下。
• 数据完整性问题：损坏或无效的嵌入会破坏 AI 应用的可靠性。
• 开发开销增加：开发人员必须在应用程序层实现复杂的自定义验证和转换逻辑。

类型安全向量数据库的承诺

类型安全（一个源自编程语言的概念）是指通过强制执行数据类型约束来防止类型错误。在向量数据库的上下文中，类型安全旨在为嵌入及其相关元数据建立清晰、可预测且受强制执行的类型，从而增强数据完整性、可靠性和开发人员体验。

向量数据库中的类型安全包含什么？

在向量数据库中实现类型安全涉及定义和强制执行所存储向量的属性。这通常包括：

• 嵌入的模式定义：允许用户在集合或索引中显式定义嵌入向量的预期属性。该模式理想情况下应包括：
  • 维度：表示维数的固定整数。
  • 数据类型：数值类型的规范（例如，float32、float64）。
  • 归一化状态：一个布尔值，指示向量是否应被归一化。
• 摄取时的验证：数据库主动根据定义的模式验证传入的向量。任何不符合指定类型的向量（例如，维度错误、数据类型不正确）都应被拒绝或标记，以防止其破坏索引。
• 操作过程中的类型强制：确保所有操作，包括索引、搜索和更新，都根据定义的类型执行。例如，相似性搜索查询期望查询向量与存储向量具有相同的定义属性。
• 元数据类型：将类型安全扩展到相关元数据（例如，字符串标识符、时间戳、数值属性）。这允许更丰富的查询和数据管理。

类型安全嵌入存储的好处

采用类型安全的嵌入存储实践会带来显著的优势：

1. 增强数据完整性：通过强制执行严格的类型约束，类型安全的数据库可防止无效或格式错误的嵌入进入系统。这对于保持 AI 模型及其输出的准确性和可信度至关重要。
2. 提高可靠性和稳定性：消除与类型相关的运行时错误可提高应用程序行为的稳定性和可预测性。开发人员可以更加自信地认为他们的数据是一致的，并且操作会成功。
3. 简化开发和调试：开发人员不再需要在应用程序级别实现广泛的自定义验证逻辑。数据库处理类型检查，减少了样板代码和潜在的错误。调试变得更容易，因为问题通常由数据库的类型强制机制尽早捕获。
4. 优化性能：当数据库知道向量的确切属性（例如，固定维度、数据类型）时，它可以应用更有针对性、更有效的索引策略。例如，可以为 768 维的 float32 向量使用专门的索引结构或数据布局，从而实现更快的搜索和摄取。
5. 减少存储开销：显式定义类型有时可以实现更有效的存储。例如，如果所有向量都是 float32，数据库可以比它必须容纳 float32 和 float64 的混合时更精确地分配内存。
6. 可预测的相似性计算：确保向量属性（如归一化）的一致性，可保证相似性度量在所有查询和数据点上正确且一致地应用。
7. 更好的互操作性：通过明确定义的类型，从不同模型或系统集成嵌入变得更容易管理，前提是可以执行转换以匹配目标模式。

实现类型安全：策略和注意事项

在向量数据库中实现类型安全需要仔细的设计和实现。以下是一些关键策略和注意事项：

1. 模式定义和强制执行

这是类型安全的核心。数据库需要提供一种机制供用户定义其向量集合的模式。

模式元素：

• `dimensions` (整数): 向量中元素的精确数量。
• `dtype` (枚举/字符串): 向量元素的根本数据类型（例如，`float32`、`float64`、`int8`）。`float32` 由于其精度和内存效率的平衡而最为常见。
• `normalization` (布尔值，可选): 指示向量是否应被归一化（例如，单位长度）。这可以是 `true`、`false`，有时是 `auto`，如果数据库可以推断或同时处理两者。

示例模式定义（概念性）：

考虑一个场景，您正在存储常见 NLP 模型（如 BERT）的文本嵌入，该模型通常会生成 768 维的 float32 向量。模式定义可能如下所示：

            
{
  "collection_name": "document_embeddings",
  "vector_config": {
    "dimensions": 768,
    "dtype": "float32",
    "normalization": true
  },
  "metadata_schema": {
    "document_id": "string",
    "timestamp": "datetime"
  }
}

            

              
                Copy
              
            
          

摄取验证：

数据摄取时：

• 数据库根据 `vector_config.dimensions` 检查传入向量的维度。
• 它根据 `vector_config.dtype` 验证向量元素的类型。
• 如果 `vector_config.normalization` 设置为 `true`，数据库可以要求传入的向量被预先归一化，或者执行自身的归一化。反之，如果设置为 `false`，它可能会警告或拒绝预先归一化的向量。

2. 数据类型选择和权衡

嵌入的数据类型选择具有重大影响：

• `float32`（单精度浮点数）：
  • 优点：在精度和内存占用之间提供了良好的平衡。被硬件（GPU、CPU）和 ML 库广泛支持。通常足以满足大多数相似性搜索任务。
  • 缺点：精度低于 `float64`。在复杂计算中可能容易出现舍入错误。
• `float64`（双精度浮点数）：
  • 优点：精度更高，减少了舍入误差的影响。
  • 缺点：需要 `float32` 两倍的内存和处理能力。可能导致性能下降和成本增加。作为大多数嵌入模型的主要输出不太常见。
• 量化（例如，`int8`、`float16`）：
  • 优点：显着减少内存使用量，并可以加速搜索，尤其是在具有专门支持的硬件上。
  • 缺点：精度损失，可能影响搜索准确性。需要仔细校准，并且通常需要特定的索引技术。这里的类型安全意味着严格强制执行量化类型。

建议：对于大多数通用向量数据库，`float32` 是标准且推荐的 `dtype`。类型安全可确保集合中的所有向量都遵循此标准，从而防止精度意外混合。

3. 处理维度不匹配

这可能是嵌入类型安全中最关键的方面。健壮的系统必须防止集合存储不同长度的向量。

策略：

• 严格强制执行：拒绝维度与集合模式不匹配的任何向量。这是类型安全的最纯粹形式。
• 自动转换/填充（谨慎）：数据库可以尝试填充较短的向量或截断较长的向量。然而，这通常是一个坏主意，因为它会从根本上改变嵌入的语义含义，并可能导致搜索结果无意义。理想情况下，这应该在摄取 *之前* 在应用程序级别处理。
• 多个集合：当处理不同的嵌入模型时，推荐的方法是创建单独的集合，每个集合都有自己为维度定义的模式。例如，一个用于 BERT 嵌入（768D）的集合，另一个用于 CLIP 嵌入（512D）。

4. 归一化管理

对于特定的相似性度量，`normalization` 属性至关重要。

• 余弦相似度：通常作用于归一化向量。如果数据库模式指示 `normalization: true`，那么所有向量确实被归一化就至关重要。
• 数据库职责：类型安全的数据库可以提供选项：
  • `require_normalized`：数据库仅接受已归一化的向量。
  • **`auto_normalize_on_ingest`**：如果传入向量尚未归一化，数据库会自动对其进行归一化。这很方便，但会增加少量的计算开销。
  • **`disallow_normalized`**：数据库拒绝已归一化的向量，强制存储原始向量。

国际用例示例：一家全球电子商务平台使用两种不同的模型来处理图像嵌入：一种用于产品相似性（例如，1024D、`float32`、已归一化），另一种用于品牌识别（例如，256D、`float32`、未归一化）。通过创建两个具有各自类型安全模式的独立集合，该平台可确保产品相似性搜索查询使用正确的索引和度量标准，并且品牌识别查询使用其专用索引，从而防止交叉污染和性能问题。

5. 元数据类型

除了向量本身，与它们关联的元数据也受益于类型安全。

• 定义的类型：允许用户为元数据字段定义类型（例如，`string`、`integer`、`float`、`boolean`、`timestamp`、`array`、`object`）。
• 索引和过滤：类型化元数据支持高效的过滤和混合搜索（将向量搜索与基于元数据的过滤相结合）。例如，搜索相似产品但仅限于特定价格范围（`price: float`、`currency: string`）将更可靠、性能更高。
• 数据验证：确保元数据符合预期的格式（例如，确保 `timestamp` 字段确实是有效日期时间格式）。

6. 索引和查询中的类型安全

类型安全必须扩展到对数据执行的操作。

• 索引兼容性：索引算法通常具有基于向量类型的特定要求或优化（例如，HNSW 的性能特征可能与 `float64` 与 `float32` 略有不同）。类型安全可确保所选的索引策略是合适的。
• 查询向量验证：当用户提交查询向量进行相似性搜索时，数据库必须根据目标集合的模式对其进行验证。维度或 dtype 不正确的查询向量应被拒绝并给出清晰的错误消息。
• 度量标准一致性：相似性度量的选择应与向量属性（尤其是归一化）保持一致。类型安全的系统可以强制执行或警告度量标准-类型不匹配。

7. 与编程语言集成

向量数据库的类型安全特性应在其客户端库中得到体现。

• 语言级别类型：Python、Java、Go 或 TypeScript 等语言的客户端库应公开这些类型。例如，在 Python 中，您可能有一个 `VectorConfig` 对象，其中包含 `dimensions: int`、`dtype: DtypeEnum` 和 `normalize: bool`。
• 编译时检查：对于静态类型语言（Java、Go、TypeScript），这可以实现编译时检查，甚至在应用程序运行之前就能捕获错误。
• 清晰的错误消息：当发生运行时错误时（例如，尝试插入不匹配的向量），错误消息应明确说明类型不匹配，从而指导开发人员找到解决方案。

支持类型安全的工具和技术

虽然类型安全的概念正在兴起，但许多现有的向量数据库正在不断发展以纳入这些功能。开发人员应寻找明确支持嵌入模式定义和类型强制的数据库。

不断发展的向量数据库：

• Pinecone：提供向量维度的配置，并且可以强制索引内的连续性。
• Weaviate：支持为对象定义模式，包括向量属性，这有助于类型安全。
• Milvus：提供强大的模式定义功能，允许用户为向量字段指定数据类型和维度。
• Qdrant：允许定义向量参数，如维度和距离度量，有助于类型强制。
• ChromaDB：专注于易用性和开发人员体验，在集合内隐式强制连续的向量维度。
• pgvector (PostgreSQL 扩展)：利用 PostgreSQL 强大的类型系统，可以在表模式中管理向量维度和类型。

在评估向量数据库时，检查其关于模式定义、数据类型支持和向量数据验证机制的文档至关重要。

挑战和未来方向

尽管有明显的好处，但在向量数据库中实现和维护类型安全并非没有挑战：

• 遗留系统：许多现有的向量数据库构建时优先考虑灵活性，而强制执行严格的类型安全可能很复杂。
• 性能开销：实时验证和潜在的即时转换（如果用户未处理）可能会引入性能开销。
• 动态数据环境： AI 领域在不断发展，新的嵌入模型和技术层出不穷。数据库需要具有适应性。
• 用户教育：开发人员需要了解为嵌入定义和遵循类型模式的重要性。

未来趋势：

• 自动模式推断： AI 数据库可能会根据摄入的数据提供智能模式建议，从而协助开发人员。
• 高级类型系统：除了基本的维度和数据类型之外，未来的系统可能支持更复杂的类型定义，包括对向量分布的约束或嵌入之间的关系。
• 跨集合兼容性层：允许查询不同向量类型的集合的工具或功能，在用户同意并明确表明潜在的准确性权衡的情况下，进行必要的即时转换。
• 与 ML 框架集成：更深入的集成，其中 ML 框架可以直接将向量类型信息传达给数据库，确保从模型输出到存储的一致性。
• 更复杂的量化管理：用于管理量化嵌入的精度和性能之间权衡的更好工具，同时仍保持一定程度的类型安全。

对开发人员和架构师的可操作见解

要有效利用类型安全：

1. 及早定义您的嵌入策略：在选择向量数据库或设计数据摄取管道之前，请确定您将使用的嵌入模型及其固有属性（维度、数据类型、归一化）。
2. 为不同的嵌入类型创建单独的集合：如果您使用多个具有不同向量特征的模型，请在向量数据库中为每个模型创建一个单独的集合。这是强制执行类型安全的最有效方法。
3. 利用模式定义功能：当您选择的向量数据库支持时，请为每个集合显式定义模式（维度、数据类型、归一化）。这充当您数据完整性的合同。
4. 实现应用程序级别验证：虽然数据库会强制执行类型，但在将嵌入发送到数据库 *之前* 在应用程序代码中验证嵌入是一种良好的做法。这提供了额外的安全层和更清晰的错误报告。
5. 了解您的相似性度量的要求：了解您选择的相似性度量（例如，余弦）是否假定归一化向量，并相应地配置您的数据库模式和摄取。
6. 记录您的数据类型：维护关于每个集合中存储的嵌入类型的清晰文档，尤其是在大型或分布式团队中。
7. 选择具有强大类型支持的数据库：在评估新的向量数据库时，优先考虑提供强大的模式定义、类型验证和类型化元数据功能的数据库。

结论

类型安全的向量数据库不仅仅是一个功能；它们正成为构建健壮、可扩展且可靠的 AI 应用的必需品。通过对嵌入存储类型（尤其是维度和数据精度）强制执行严格的约束，这些数据库消除了大量错误，简化了开发，并优化了性能。随着 AI 生态系统的成熟，对数据完整性和可预测行为的关注只会增加。拥抱嵌入存储中的类型安全是释放向量数据库全部潜力的关键一步，并确保它们支持的 AI 解决方案的可靠性。对于构建下一代智能应用的全球团队而言，为向量数据理解和实施类型安全实践是一项能带来稳定、准确性和开发人员效率的投资。