Die zugrunde liegenden Implementierungsprinzipien von Vektordatenbanken können je nach Datenbanksystem und Indizierungsmethode variieren. Verschiedene Vektordatenbanken können unterschiedliche Datenstrukturen und Algorithmen verwenden, um eine effiziente Vektorspeicherung und Ähnlichkeitssuche zu unterstützen. Im Folgenden sind einige allgemeine zugrunde liegende Implementierungsprinzipien und -konzepte aufgeführt:
1. Vektorspeicher :
- Datenstrukturen: Vektordatenbanken verwenden normalerweise Datenstrukturen zum Speichern von Vektordaten. Diese Datenstrukturen können flach (z. B. Arrays oder Matrizen) oder spezifische Vektorspeicher-Engines (z. B. der von Faiss verwendete Flat L2 Index) sein.
- Komprimierungstechnologie: Um den Speicherplatz zu reduzieren, verwenden einige Vektordatenbanken die Komprimierungstechnologie zum Speichern von Vektordaten, insbesondere bei großen Datensätzen.
2. Vektorindex :
- Indexstruktur: Vektordatenbanken erstellen häufig Indexstrukturen, um Ähnlichkeitssuchen zu beschleunigen. Zu den gängigen Indexstrukturen gehören KD-Bäume, Baumstrukturen (z. B. B-Bäume, R-Bäume) und Hash-Tabellen.
- Distanzmaß: Datenbanken verwenden normalerweise unterschiedliche Distanzmaße (z. B. euklidische Distanz, Kosinusähnlichkeit, Hamming-Distanz usw.), um die Ähnlichkeit zwischen Vektoren zu messen.
3. Ähnlichkeitssuche :
- Abfrageverarbeitung: Bei der Durchführung einer Ähnlichkeitssuche vergleicht die Datenbank den Abfragevektor mit den gespeicherten Vektoren und gibt den ähnlichsten Vektor zurück