دیتابیس برداری (Vector DB) چیست و چرا انقدر مهم است؟

مقدمه‌ای بر دیتابیس‌های برداری (Vector Databases)

تصور کنید پایگاه داده‌ای وجود دارد که نه تنها داده‌ها را ذخیره می‌کند، بلکه معنی و ارتباط آن‌ها را نیز می‌فهمد. در سال‌های اخیر، کاربردهای هوش مصنوعی تقریبا تمامی صنایع را متحول کرده و در حال بازتعریف آینده رایانش هستند.

دیتابیس‌های برداری، شیوه‌ی مواجهه‌ی ما با داده‌های بدون ساختار (مانند تصاویر، متن و صوت) را تغییر داده‌اند؛ زیرا امکان ذخیره‌سازی داده‌ها را به شکلی فراهم می‌کنند که روابط، شباهت‌ها و زمینه (Context) آن‌ها حفظ شود. برخلاف پایگاه‌های داده‌ی سنتی، که عمدتا بر داده‌های جدول‌بندی‌شده و تطابق دقیق تمرکز دارند، دیتابیس‌های برداری این امکان را می‌دهند که داده‌ها به فرمتی ذخیره شوند که هوش مصنوعی بتواند آن‌ها را درک و مقایسه کند.

در این سیستم‌ها، به جای تکیه بر تطابق دقیق، دیتابیس قادر است موارد شبیه یا نزدیک به هم را شناسایی کند. این قابلیت، بازیابی آیتم‌هایی با شباهت معنایی یا زمینه‌ای را ممکن می‌سازد و باعث می‌شود جستجو و تحلیل داده‌های پیچیده، بسیار سریع‌تر و هوشمندانه‌تر شود.

یکی از مفاهیم کلیدی در دیتابیس‌های برداری، Embedding است. به زبان ساده، Embedding یعنی تبدیل هر داده، مثل متن یا تصویر، به یک رشته از اعداد که ویژگی‌ها و معنی آن را نشان می‌دهد. این کار به هوش مصنوعی کمک می‌کند تا داده‌ها را با هم مقایسه کند و شباهت آن‌ها را تشخیص دهد، حتی اگر دقیقا یکسان نباشند.

دیتابیس‌های برداری امروز در بسیاری از کاربردهای هوش مصنوعی، از جمله سامانه‌های توصیه‌گر (Recommendation Systems) و هوش مصنوعی مکالمه‌ای (Conversational AI)، نقش اساسی دارند. آن‌ها راهکاری قدرتمند برای ذخیره‌سازی، بازیابی و تعامل با داده‌ها فراهم می‌کنند و امکان دسترسی سریع و هوشمند به اطلاعات را برای مدل‌های پیشرفته ایجاد می‌کنند.

در ادامه‌ی این مقاله، به طور دقیق‌تر به نحوه کار Embeddingها، ساختار دیتابیس‌های برداری و کاربردهای عملی آن‌ها خواهیم پرداخت.

پایگاه داده

امروزه انواع مختلفی از پایگاه‌های داده وجود دارند که هر کدام برای نوع خاصی از داده و کاربرد طراحی شده‌اند. در ادامه با رایج‌ترین آن‌ها آشنا می‌شویم:

۱. SQL (Structured Query Language)

پایگاه داده‌های SQL برای ذخیره‌سازی داده‌های ساخت‌یافته طراحی شده‌اند.

• داده‌ها در جداول (Tables) با یک شِما (Schema) مشخص ذخیره می‌شوند، یعنی ساختار ستون‌ها و نوع داده‌ها از قبل تعریف شده است.
• این نوع پایگاه داده برای داده‌هایی با نظم مشخص و رابطه بین جداول مناسب است.
• نمونه‌های معروف: MySQL، Oracle Database، PostgreSQL

۲. NoSQL

پایگاه داده‌های NoSQL انعطاف‌پذیر و بدون شِما ‌(ساختار ثابت داده‌ها) هستند.

• مناسب برای داده‌های بدون ساختار یا نیمه‌ساخت‌یافته مانند JSON، متن یا داده‌های وب.
• برای برنامه‌های وب بلادرنگ و مدیریت Big Data کاربرد زیادی دارند.
• نمونه‌های معروف: MongoDB، Cassandra

برای درک بهتر تفاوت های دیتابیس SQL و NoSQL، مقاله زیر را مطالعه کنید.
مقایسه SQL و NoSQL

۳. Graph Databases

پایگاه داده‌های گرافی، داده‌ها را به شکل گره‌ها (Nodes) و یال‌ها (Edges) ذخیره می‌کنند.

• این مدل برای مدیریت داده‌های به‌هم‌پیوسته و شبکه‌ای مناسب است، مانند شبکه‌های اجتماعی یا روابط بین آیتم‌ها.
• نمونه‌های معروف: Neo4j، ArangoDB

۴. Vector

پایگاه داده‌های برداری برای ذخیره و جستجوی بردارهای با ابعاد بالا (High-Dimensional Vectors) طراحی شده‌اند.

• داده‌ها به صورت بردارهای عددی (Embeddings) ذخیره می‌شوند، یعنی هر داده مانند متن، تصویر یا ویدیو به یک رشته اعداد تبدیل می‌شود که ویژگی‌ها و معنی آن داده را نشان می‌دهد.
• این ویژگی اجازه می‌دهد تا جستجوی شباهت (Similarity Search) انجام شود، یعنی پیدا کردن آیتم‌هایی که از نظر معنا یا ویژگی‌ها به هم شبیه هستند.
• نقش کلیدی در کاربردهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین دارد.
• نمونه‌های معروف: Pinecone، Weaviate، Chroma

پیش نیازها

• آشنایی با معیارهای شباهت (Similarity Metrics): درک معیارهایی مانند فاصله کسینوسی، فاصله‌ی اقلیدسی یا ضرب داخلی برای مقایسه‌ی داده‌های برداری.
• مفاهیم پایه‌ی یادگیری ماشین (ML) و هوش مصنوعی: آشنایی با مدل‌ها و کاربردهای یادگیری ماشین به ویژه مدل‌هایی که امبدینگ تولید می‌کنند، مانند پردازش زبان طبیعی (NLP) برایم متن و بینایی ماشین (Computer Vision) برای تصاویر و ویدیوها.
• آشنایی با مفاهیم پایگاه داده: دانش عمومی درباره‌ی پایگاه‌های داده، شامل اصول نمایه‌گذاری (Indexing)، Querying و ذخیره‌سازی داده‌ها (Data Storage).
• مهارت‌های برنامه‌نویسی: تسلط بر زبان Python یا زبان‌های مشابه که معمولا در یادگیری ماشین و کتابخانه‌های دیتابیس برداری (Vector Database Libraries) استفاده می‌شوند.

چرا دیتابیس های برداری اهمیت دارند؟

با رشد داده‌های بدون ساختار و کاربرد گسترده‌ی هوش مصنوعی، نیاز به ذخیره و جستجوی سریع و هوشمند داده‌ها بیشتر شده است. دیتابیس‌های برداری این امکان را فراهم می‌کنند که داده‌ها به صورت بردارهای عددی (Vectors/Embeddings) ذخیره شوند و شباهت‌ها و روابط میان آن‌ها به سرعت تحلیل شود. این قابلیت، سرعت و دقت پردازش داده‌های پیچیده را به طور قابل توجهی افزایش می‌دهد.

DBaaS چیست؟ برای درک مفهوم دیتابیس به عنوان یک سرویس، می‌توانید مقاله زیر را مطالعه کنید.
DBaaS چیست؟ 

محدودیت های پایگاه داده های سنتی SQL

در SQL، داده‌ها در جدول‌هایی با ساختار ثابت ذخیره می‌شوند و جستجو بر اساس مطابقت دقیق ردیف‌ها انجام می‌شود. وقتی یک Query روی داده‌ها اجرا می‌کنیم، Query نیز به بردار عددی تبدیل می‌شود تا شباهت آن با بردارهای ذخیره شده بررسی شود.

با این حال، SQL با داده‌های با ابعاد بالا و حجم بزرگ و همچنین داده‌های بدون ساختار مشکل دارد و انجام جستجوی شباهت Full-Scan بسیار کند می‌شود.

چالش ها در SQL

• ابعاد بالا: بردارهای داده‌ها اغلب طولانی هستند (صدها یا هزاران عدد) و هر مقایسه نیازمند بررسی کل داده‌هاست، که سرعت پاسخ را کاهش می‌دهد.
• مقیاس‌پذیری: محاسبه فاصله بین میلیون‌ها بردار، هزینه بالایی دارد و پایگاه‌های داده سنتی برای این حجم از محاسبات طراحی نشده‌اند، بنابراین بازیابی بلادرنگ سخت می‌شود.
• داده‌های بدون ساختار: متن، تصویر و ویدیو حجم زیادی دارند و SQL نمی‌تواند آن‌ها را به‌صورت موثر ذخیره و جستجو کند، بنابراین جستجوی شباهت در مقیاس بزرگ دشوار است.

راهکار: دیتابیس برداری

طبق توضیحات رسمی Pinecone درباره Vector Databases، دیتابیس‌های برداری برای انجام جستجوی شباهت در داده‌های با ابعاد بالا طراحی شده‌اند.

این پایگاه داده‌ها به ویژه برای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین بسیار مناسب هستند.

نمایه ها (Index) در دیتابیس های برداری

در دیتابیس‌های برداری، نمایه‌ها (Vector Indexes) ابزاری کلیدی برای جستجوی سریع هستند. هر داده به یک بردار عددی تبدیل می‌شود و نمایه‌ها این بردارها را سازمان‌دهی می‌کنند تا دیتابیس بتواند بردارهای مشابه با Query را سریع پیدا کند، حتی در مجموعه داده‌های بزرگ.

نمایه‌ها با کاهش فضای جستجو، مقیاس‌پذیری بالا را فراهم می‌کنند و امکان بازیابی سریع میلیون‌ها یا میلیاردها بردار را ممکن می‌سازند.

مقایسه با پایگاه داده ی سنتی

• در پایگاه‌های داده سنتی، جستجو بر اساس مطابقت دقیق ردیف‌ها (Rows) انجام می‌شود؛ یعنی دیتابیس دنبال داده‌هایی می‌گردد که کاملا با Query شما مطابقت داشته باشند.
• در دیتابیس‌های برداری، جستجو با استفاده از معیارهای شباهت (Similarity Metrics) انجام می‌شود. به این معنی که دیتابیس برداری می‌تواند بردارهایی را پیدا کند که بیشترین شباهت را با Query دارند، حتی اگر داده‌ها دقیقا یکسان نباشند.

طبق توضیحات Scikit-learn درباره Cosine Similarity، این معیار زاویه بین دو بردار را برای اندازه‌گیری شباهت محاسبه می‌کند.

به زبان ساده: دیتابیس سنتی روی تطابق دقیق تمرکز دارد، اما دیتابیس برداری روی شباهت معنایی و ویژگی‌های داده‌ها تمرکز می‌کند و این باعث می‌شود جستجو هوشمندتر و سریع‌تر انجام شود.

الگوریتم های جستجوی برداری

برای پیدا کردن بردارهای مشابه در دیتابیس‌های برداری، از الگوریتم‌های جستجوی مخصوصی استفاده می‌شود که جستجوی شباهت را سریع‌تر و کارآمدتر می‌کنند. در ادامه، چند الگوریتم رایج در این زمینه را مرور می‌کنیم.

نزدیک ترین همسایه ی تقریبی (Approximate Nearest Neighbor / ANN)

دیتابیس‌های برداری از ترکیبی از الگوریتم‌ها برای جستجوی نزدیک‌ترین همسایه تقریبی استفاده می‌کنند، که جست‌وجو را از طریق سه روش زیر بهینه میکنند:

• هشینگ (Hashing)
• کم‌نمونه‌سازی کمی (Quantization)
• روش‌های مبتنی بر گراف (Graph-Based Methods)

خط لوله ی الگوریتم ها (Pipeline)

خط لوله‌ی الگوریتم‌ها (Pipeline) به مجموعه‌ای از مراحل پردازش گفته می‌شود که به‌صورت زنجیره‌ای اجرا می‌شوند تا داده‌ی ورودی، به نتیجه‌ی نهایی تبدیل شود.

توازن بین دقت و سرعت

از آنجا که دیتابیس‌های برداری تطابق‌های تقریبی (Approximate Matches) ارائه می‌کنند، یک توازن بین دقت و سرعت وجود دارد؛ افزایش دقت ممکن است زمان پاسخ‌گویی پرس‌وجو را کاهش دهد.

مبانی نمایش برداری

در ادامه، با هم چند مفهوم پایه از نمایش برداری را مرور می‌کنیم تا بهتر بفهمیم داده‌ها در دیتابیس‌های برداری چگونه ذخیره و مقایسه می‌شوند.

بردار چیست؟

بردار (Vector) نمایش عددی داده‌ها، به‌صورت یک آرایه از اعداد است که در پایگاه داده ذخیره می‌شود. انواع داده‌ها مانند متن، تصویر، صوت و فایل‌های PDF می‌توانند به بردارهای عددی تبدیل شوند. این نمایش عددی، پایه‌ی اصلی انجام جستجوی شباهت (Similarity Search) در دیتابیس‌های برداری را تشکیل می‌دهد.

چرا داده ها به بردار تبدیل می شوند؟

تبدیل داده‌ها به بردار باعث می‌شود رایانه‌ها بتوانند داده‌ها را به‌صورت ریاضی پردازش و مقایسه کنند. این کار امکان سنجش شباهت، فاصله و ارتباط میان داده‌ها را فراهم می‌کند؛ قابلیتی که در جست‌وجوهای هوشمند و سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی ضروری است.

جستجوی معنایی چیست؟

Semantic Search یا جستجوی معنایی، یک روش پیشرفته برای جستجو در داده‌ها است که به جای تطابق دقیق کلمات، به معنی و مفهوم عبارت جستجو شده توجه می‌کند. در این روش، سیستم تلاش می‌کند هدف کاربر را بفهمد و نتایجی ارائه دهد که از نظر مفهومی با پرسش او هم‌خوانی دارند، حتی اگر دقیقا از همان واژه‌ها استفاده نشده باشد.

تفاوت جستجوی سنتی و جستجوی معنایی چیست؟

در جستجوی سنتی، سیستم تنها خود کلمه را بررسی می‌کند. اما در جستجوی معنایی، زمینه‌ی استفاده از کلمه نیز در نظر گرفته می‌شود. به همین دلیل، واژه‌هایی با چند معنا مانند “python” بسته به Context، نتایج متفاوتی تولید می‌کنند.

ویژگی	جستجوی کلمه‌ای	جستجوی معنایی
تمرکز	تطابق دقیق کلمات	درک مفهوم و معنا
مثال	جستجو برای “ماشین قرمز”: فقط صفحات حاوی دقیقا “ماشین قرمز”	جستجو برای “ماشین قرمز”: صفحات با “اتومبیل رنگی” یا “خودروی سرخ” هم نمایش داده می‌شود
مزیت	ساده و سریع	نتایج مرتبط‌تر، فهم بهتر پرسش‌های پیچیده
ابزار	موتور جستجوی سنتی (مثل گوگل قدیم)	موتورهای پیشرفته با NLP و embeddings

امبدینگ چیست؟

امبدینگ (Embedding) در هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی (NLP) به معنای نمایش اشیا مانند کلمات، جملات، پاراگراف‌ها یا حتی تصاویر، به صورت بردارهای عددی در یک فضای چندبعدی است. به زبان ساده، امبدینگ مفهوم و ویژگی‌های آن شی را به اعداد تبدیل می‌کند تا ماشین بتواند آن را بفهمد و مقایسه کند.

برای مثال، یک کلمه می‌تواند به فهرستی از اعداد مانند [0.1, 0.8, 0.75, 0.85] تبدیل شود تا رایانه بتواند آن را به‌صورت عددی پردازش کند.

حالا می‌توان با محاسبه شباهت بردارها (مثل فاصله کسینوسی Cosine similarity) تشخیص داد که کلمات یا جملات مفهومی نزدیک هستند، حتی اگر کلمات یکسان نباشند.

امبدینگ ها چگونه معنا و ارتباط را ثبت می کنند؟

امبدینگ‌ها با تحلیل الگوهای استفاده‌ی کلمات در جمله‌ها، معنا و روابط میان آن‌ها را یاد می‌گیرند و به بردارهای عددی تبدیل می‌کنند. به همین دلیل، کلماتی که از نظر معنایی یا کاربرد به هم نزدیک هستند، در فضای برداری نیز فاصله‌ی کمتری خواهند داشت.

طبق توضیح Google درباره Word Embeddings، کلماتی با کاربرد مشابه در فضای برداری به یکدیگر نزدیک‌تر قرار می‌گیرند. برای مثال، در امبدینگ‌های کلمه‌ای (Word Embeddings)، بردارهای مربوط به واژه‌های “king” و “queen” به یکدیگر نزدیک‌تر از بردارهای “king” و “car” هستند، زیرا از نظر معنایی ارتباط بیشتری دارند.

امبدینگ برداری چه کاربردی دارد؟

امبدینگ برداری (Vector Embedding) روشی برای تبدیل کلمه، جمله یا سند به اعداد است؛ به‌گونه‌ای که معنا و روابط آن حفظ شود. این نمایش، پایه‌ی سیستم‌هایی مانند جستجوی معنایی، سیستم‌های توصیه‌گر و مدل‌های زبانی بزرگ است.

چرا عملیات ریاضی روی امبدینگ ها ممکن است؟

از آنجا که امبدینگ‌ها بردارهای عددی هستند، می‌توان عملیات ریاضی مانند جمع و تفریق روی آن‌ها انجام داد. این عملیات، به استخراج روابط معنایی کمک می‌کند؛ برای مثال،
king − man + woman ≈ queen

معیارهای شباهت در فضاهای برداری

برای اندازه‌گیری میزان شباهت یا عدم شباهت بین بردارها، از ابزارهای ریاضی مختلفی استفاده می‌شود که این رابطه را به‌صورت کمی بیان می‌کنند. این معیارها در الگوریتم‌های یادگیری ماشین (Machine Learning) کاربرد گسترده‌ای دارند.

فاصله کسینوسی (Cosine Similarity)

این معیار، کسینوس زاویه‌ی بین دو بردار را اندازه‌گیری می‌کند و مقداری بین -۱ تا ۱ دارد. مقدار ۱ نشان‌دهنده‌ی بردارهای کاملا یکسان، مقدار -۱ نشان‌دهنده‌ی بردارهای کاملا مخالف، و مقدار ۰ بیانگر عمود بودن بردارها یا نبود شباهت است.

فاصله ی اقلیدسی (Euclidean Distance)

این معیار، فاصله‌ی خط مستقیم بین دو نقطه در فضای برداری را اندازه‌گیری می‌کند. هرچه این مقدار کوچک‌تر باشد، میزان شباهت بین بردارها، بیشتر است.

فاصله ی منهتن (Manhattan Distance / L1 Norm)

فاصله‌ی بین دو نقطه با جمع قدر مطلق اختلاف مولفه‌های متناظر آن‌ها محاسبه می‌شود. این روش برای داده‌های با ویژگی‌های پراکنده کاربرد دارد.

فاصله ی مینکوفسکی (Minkowski Distance)

مینکوفسکی تعمیمی از فاصله‌های اقلیدسی و منهتن است و امکان تنظیم نوع فاصله را فراهم می‌کند. با تغییر پارامترها، می‌توان رفتار فاصله را متناسب با داده‌ها کنترل کرد.

این معیارها ابزارهای اصلی برای سنجش شباهت و فاصله در بردارها هستند و پایه‌ی بسیاری از الگوریتم‌های جستجوی برداری و یادگیری ماشین محسوب می‌شوند.

دیتابیس های برداری محبوب

امروزه دیتابیس‌های برداری نقش مهمی در سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، جستجوی معنایی و سیستم‌های توصیه‌گر دارند. در ادامه، برخی از پرکاربردترین گزینه‌ها معرفی شده‌اند.

Pinecone

Pinecone یک دیتابیس برداری کاملا مدیریت‌شده است که به‌دلیل سادگی استفاده و مقیاس‌پذیری بالا شناخته می‌شود. این دیتابیس جستجوی سریع نزدیک‌ترین همسایه تقریبی (ANN) را فراهم می‌کند.

Pinecone به‌طور گسترده در گردش‌کارهای یادگیری ماشین استفاده می‌شود و به‌ویژه برای جستجوی معنایی و سیستم‌های پیشنهاددهنده گزینه‌ای محبوب محسوب می‌شود.

FAISS (Facebook AI Similarity Search)

FAISS یک کتابخانه‌ی متن‌باز و بسیار بهینه برای جستجوی شباهت و خوشه‌بندی بردارهای متراکم است که توسط Meta توسعه داده شده است.

این ابزار به‌طور گسترده در پروژه‌های پژوهشی و صنعتی مورد استفاده قرار می‌گیرد و برای جست‌وجوهای شباهت در مقیاس بزرگ کارایی بالایی دارد.

Weaviate

Weaviate یک دیتابیس برداری متن‌باز و Cloud-Native است که از جستجوی برداری و ترکیبی (Hybrid Search) پشتیبانی می‌کند.

یکپارچگی با مدل‌های Hugging Face، OpenAI و Cohere باعث شده Weaviate گزینه‌ای قدرتمند برای کاربردهای NLP و جستجوی معنایی باشد.

Milvus

Milvus یک دیتابیس برداری متن‌باز و بسیار مقیاس‌پذیر است که برای کاربردهای هوش مصنوعی در مقیاس بزرگ طراحی شده است.

این دیتابیس از روش‌های متنوع نمایه‌سازی پشتیبانی می‌کند و در سیستم‌های توصیه‌گر بلادرنگ و پروژه‌های بینایی ماشین کاربرد زیادی دارد.

Qdrant

Qdrant یک دیتابیس برداری با عملکرد بالا و تمرکز بر تجربه کاربری ساده است.

این ابزار از نمایه‌سازی بلادرنگ و معماری توزیع‌شده پشتیبانی می‌کند و برای داده‌های با ابعاد بالا در کاربردهای NLP و شخصی‌سازی بسیار مناسب است.

Chroma

Chroma یک دیتابیس برداری متن‌باز است که به‌طور خاص برای کاربردهای مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) طراحی شده است.
این دیتابیس به‌عنوان مخزن امبدینگ عمل می‌کند و اغلب همراه با LangChain در سیستم‌های هوش مصنوعی مکالمه‌ای استفاده می‌شود.

کاربردهای دیتابیس برداری

دیتابیس‌های برداری امکان ذخیره و پردازش داده‌ها به‌صورت برداری را فراهم می‌کنند تا سیستم‌ها بتوانند اطلاعات مرتبط را سریع و هوشمندانه بازیابی کنند. در ادامه، چند کاربرد عملی آن‌ها بررسی می‌شود.

دیتابیس برداری برای عامل های مکالمه (Conversational Agents)

دیتابیس‌های برداری می‌توانند برای عامل‌های مکالمه‌ای که نیاز به ذخیره‌سازی حافظه بلندمدت دارند، استفاده شوند. با ابزارهایی مانند LangChain، می‌توان تاریخچه‌ی مکالمات را ذخیره و Query کرد. هنگام تعامل کاربران، ربات می‌تواند قطعات مرتبط از مکالمات گذشته را بازیابی کند و تجربه‌ی کاربری بهتری ارائه دهد.

جستجوی معنایی و بازیابی اطلاعات (Semantic Search & Information Retrieval)

طبق تحقیقات اخیر درباره Semantic Search در Elastic، جستجوی معنایی با استفاده از مدل‌های زبانی و بردارها انجام می‌شود. با استفاده از دیتابیس‌های برداری می‌توان اسناد یا بخش‌های متنی مشابه از نظر معنایی را بازیابی کرد. به جای تمرکز صرف بر کلیدواژه‌ها، سیستم محتوای مرتبط با زمینه‌ی Query را پیدا می‌کند.

سیستم های توصیه گر (Recommendation Systems)

پلتفرم‌هایی مانند فروشگاه‌های آنلاین، استریم موسیقی یا شبکه‌های اجتماعی، می‌توانند با نمایش آیتم‌ها و ترجیحات کاربران به‌صورت بردار، محصولات، آهنگ‌ها یا محتوای مشابه علاقه‌های گذشته‌ی کاربر را پیشنهاد دهند.

طبق مقالات مهندسی Netflix Recommendation System، نمایش برداری داده‌ها نقش مهمی در پیشنهاد محتوا دارد.

جستجوی مشابهت تصاویر و ویدیوها (Image & Video Similarity Search)

دیتابیس‌های برداری در پلتفرم‌های تصویری و ویدیویی برای پیدا کردن محتوای بصری مشابه کاربرد دارند و امکان جستجوی سریع و هوشمند بین میلیون‌ها تصویر و ویدیو را فراهم می‌کنند.

به زبان ساده:

• شما یک عکس یا ویدیو را به سیستم می‌دهید.
• سیستم آن را به بردار عددی (embedding) تبدیل می‌کند تا ویژگی‌های آن را بفهمد (رنگ‌ها، شکل‌ها، اجسام موجود و حتی حالت‌ها).
• سپس در پایگاه داده، همه تصاویر و ویدیوها را با همان روش برداری مقایسه می‌کند و موارد شبیه به نمونه شما را پیدا می‌کند.

چالش های دیتابیس های برداری

با وجود کاربردهای گسترده، دیتابیس‌های برداری با چند چالش فنی مهم روبه‌رو هستند. در ادامه، مهم‌ترین این چالش‌ها را بررسی می‌کنیم.

مقیاس پذیری و عملکرد

با افزایش حجم داده‌ها، حفظ سرعت و مقیاس‌پذیری دیتابیس‌های برداری در کنار دقت بالا می‌تواند چالش‌برانگیز باشد. همچنین، متعادل‌سازی سرعت و دقت هنگام تولید نتایج جست‌وجو دقیق، از مسائل مهم است.

هزینه و مصرف منابع

عملیات روی بردارهای با ابعاد بالا نیازمند سخت‌افزار قدرتمند و نمایه‌سازی بهینه است. این موضوع می‌تواند هزینه‌ی ذخیره‌سازی و محاسبات را افزایش دهد و نیازمند مدیریت منابع دقیق باشد.

توازن دقت و تقریب

برای افزایش سرعت جست‌وجو، دیتابیس‌های برداری از تکنیک‌های نزدیک‌ترین همسایه تقریبی (ANN) استفاده می‌کنند. با این حال، این روش ممکن است به نتایج تقریبی منجر شود و دقت کامل را تضمین نکند.

طبق مستندات FAISS (Facebook AI Similarity Search)، الگوریتم‌های ANN امکان جستجوی سریع در مجموعه‌های بزرگ برداری را فراهم می‌کنند.

یکپارچگی با سیستم های سنتی

ادغام دیتابیس‌های برداری با پایگاه‌های داده‌ی سنتی دشوار است، زیرا ساختار داده‌ها و روش‌های بازیابی متفاوت هستند. این مسئله می‌تواند توسعه و نگهداری سیستم‌های ترکیبی را پیچیده کند.

نتیجه گیری

دیتابیس‌های برداری نحوه‌ی ذخیره و جستجوی داده‌های پیچیده مانند تصویر، صوت، متن و پیشنهادها را تغییر داده‌اند. این دیتابیس‌ها امکان جستجوی شباهت در فضاهای با ابعاد بالا را فراهم می‌کنند.

برخلاف پایگاه‌های داده‌ی سنتی که به تطبیق دقیق نیاز دارند، دیتابیس‌های برداری با استفاده از امبدینگ‌ها و امتیازهای شباهت (Similarity Scores) نتایج “به اندازه‌ی کافی نزدیک” ارائه می‌کنند. این ویژگی آن‌ها را برای کاربردهایی مانند پیشنهادهای شخصی‌سازی‌شده، جستجوی معنایی و شناسایی ناهنجاری‌ها ایده‌آل می‌سازد.

نحوه‌ی تبدیل داده‌ها به بردار و استفاده از امبدینگ‌ها در پروژه‌های هوش مصنوعی 
قابلیت Embeddings (بردارسازی)

مزایای اصلی دیتابیس‌های برداری شامل موارد زیر است:

جستجوی سریع:
دیتابیس‌های برداری می‌توانند داده‌های مشابه را بدون نیاز به جستجوی کل پایگاه داده به سرعت پیدا کنند.

ذخیره‌سازی بهینه‌ی داده‌ها:
با استفاده از امبدینگ‌ها (Embeddings)، فضای مورد نیاز برای ذخیره داده‌های پیچیده کاهش می‌یابد و مدیریت حجم بالا آسان‌تر می‌شود.

پشتیبانی از برنامه‌های هوش مصنوعی:
دیتابیس‌های برداری پایه‌ای برای کاربردهایی مانند پردازش زبان طبیعی (NLP)، بینایی ماشین (Computer Vision) و سیستم‌های توصیه‌گر (Recommendation Systems) هستند.

مدیریت داده‌های بدون ساختار:
این دیتابیس‌ها با داده‌های غیرجدولی مانند تصاویر و صوت به خوبی کار می‌کنند و برای برنامه‌های مدرن بسیار قابل تطبیق هستند.

دیتابیس‌های برداری به‌طور فزاینده‌ای برای کاربردهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین اهمیت پیدا می‌کنند. آن‌ها نسبت به پایگاه‌های داده‌ی سنتی عملکرد بهتر و انعطاف‌پذیری بالاتری ارائه می‌دهند.