Как векторные базы данных налаживают взаимопонимание между человечеством и роботами

В 2026 году генеративные модели на основе искусственного интеллекта не всегда понимают, что просил пользователь, и выдают нерелевантные ответы. Векторные базы данных помогают ИИ распознавать смысл, который человек вкладывает в запрос, и быстрее находить нужную информацию.

Если в вашем проекте пользователи ищут данные не по точным ключевым запросам, а по смыслу, эта статья для вас. В ней мы расскажем, как работают векторные базы данных, для каких проектов они нужны и как выбрать подходящую в зависимости от задач.

Логика работы искусственного интеллекта отличается от человеческого мышления. Люди не всегда хорошо объясняют, что имеют в виду, а генеративный ИИ не всегда грамотно понимает смысл даже простых формулировок. Для него остаются непостижимыми тонкости вроде контекста между строк, скрытого намерения или эмоционального посыла.

Расхождение между смыслом, который вкладывает человек, и смыслом, который считывает ИИ, называется семантическим разрывом. Разработчики технологий с генеративным ИИ стараются его сократить, ведь чем более точный и релевантный ответ выдаёт LLM, тем больше людей ей пользуются.

Векторные базы данных помогают ИИ-системам работать с данными способом, максимально приближенным к человеческому мышлению. Поэтому сегодня они — критически значимый элемент ИИ-инфраструктуры LLM.

Что такое векторная база данных

Векторная база данных — это система для хранения, поиска и управления векторными представлениями данных. Она хранит данные в виде векторов — чисел, которые обозначают характеристики элементов данных: текстов, изображений, видео или аудио.

Традиционная база данных, вроде SQL или NoSQL, подходит для поиска по точному соответствию. В ней удобно работать с данными, которые структурированы в строках, столбцах и таблицах, и имеют известные закономерности. Можно установить точное соответствие: найди Х, если он равен 10. Можно использовать оператор like: найди Х, если он похож на 10. Но это почти прямое сходство. Традиционная база данных не может понять, что слова «машина» и «автомобиль» похожи по смыслу.

Векторная база данных подходит для работы с неструктурированными многомерными данными, которые невозможно описать набором простых свойств или полей. У них множество сложных характеристик. Векторная база данных располагает их в многомерном векторном пространстве, и чем больше элементы похожи по смыслу, тем ближе друг к другу они расположены. Например, «машина», «автомобиль», «джип» и «спорткар» будут находиться рядом. «Понимание» смысла позволяет векторной базе данных быстро находить закономерности и неповерхностные взаимосвязи в сложных, неструктурированных данных, классифицировать их и разбивать на кластеры.

Векторные базы данных более приближены к человеческому мышлению, потому что лучше традиционных учитывают контекст, многомерность данных, семантическое и концептуальное сходство. А ещё они работают с мультимодальными данными.

Объяснить это поможет школьная математика. Вектор — это набор чисел на оси координат, который обозначает характеристики данных.

Каждый элемент может обладать десятками и сотнями параметров: от оттенка продукции и габаритов до цены и прочих свойств. Векторная база данных располагает объекты в многомерном пространстве и учитывает весь спектр параметров. Чем сильнее смысловое сходство между элементами, тем меньше расстояние между их векторными представлениями — база данных вычисляет это расстояние и определяет степень сходства. В результате объекты с наибольшим сходством группируются вместе, и система предлагает их пользователю, даже если он не указывал эти параметры в запросе.

Например, пользователь делает запрос: «автомобили для семейных поездок за город». Векторная база данных покажет ему не только крупные автомобили, но и автомобили с полным приводом, высокой подвеской, вместительным багажником и возможностью установить палатку на крыше. Потому что в её системе координат эти варианты наиболее релевантно отвечают намерению пользователя — комфортно путешествовать загород с семьёй.

Принцип работы векторной базы данных

Чтобы векторная база работала качественно, данные должны пройти несколько этапов. Машина хранит векторы и умеет делать пространственные вычисления, а также математические операции с векторами. А база может посчитать между ними расстояние.

1. Разработчик подготавливает данные

У разработчика есть массив данных, которые нужно перевести в векторное представление. Для этого ему нужно «объяснить» базе данных: если данные похожи по набору параметров, значит, они похожи по смыслу. Самая сложная задача — правильно выделить эти параметры, то есть подобрать модель для перевода данных в вектор. Если посчитать важные параметры незначительными, а неважные, наоборот, значимыми, рядом окажутся объекты, не близкие по смыслу, и с ними ничего нельзя будет сделать. А если правильно подобрать модель, получится семантически правильное векторное пространство, в котором похожие элементы будут располагаться рядом.

2. Эмбеддинговая модель преобразует данные в векторы

Любой тип данных из датасета — текст, аудио, изображение или видео — попадает в эмбеддинговую модель. Она переводит его в набор чисел — вектор, который передаёт смысл данных в виде набора характеристик. Так она приводит разные элементы данных к единому знаменателю по семантическому сходству.

3. База данных вычисляет семантическое сходство

Когда база получила данные в виде векторов, она строит индексы и использует их для быстрых пространственных вычислений по математическим формулам. Индексы заранее группируют похожие векторы, чтобы поиск занимал миллисекунды на миллиардах элементов.

• Косинусное сходство измеряет угол между двумя векторами. Чем меньше угол — тем выше сходство.

• Евклидово расстояние вычисляет дистанцию между векторами.

• Манхэттенское расстояние считает сумму абсолютных разностей между координатами.

• Скалярное произведение равно сумме произведений соответствующих координат векторов.

• Точечное произведение показывает, насколько выровнены два вектора.

Методы индексации аппроксимируют эти расстояния.

• Иерархический навигационный маленький мир (Hierarchical Navigable Small World, HNSW). Это графический алгоритм, который позволяет быстро перемещаться между наиболее похожими векторами.

• Локально-чувствительное хеширование (Locality-sensitive hashing, LSH). Это техника, которая группирует похожие векторы в бакеты, используя хеш-функции для более быстрых сравнений.

• Квантование продукта (PQ). Это метод, который сжимает векторы в меньшие представления. Он уменьшает использование памяти, но сохраняет качество поиска.

Вместе эти методы индексации позволяют векторным базам данных обрабатывать огромные объёмы сложных, неструктурированных данных и за миллисекунды находить наиболее релевантный ответ.

4. LLM обрабатывает запрос, а затем генерирует выдачу

Когда пользователь отправляет запрос — например, предложение, изображение или подсказку, он также преобразуется в вектор. Затем база данных сравнивает вектор запроса с сохранёнными векторами, ищет сходство и выдаёт наиболее релевантный результат.

Для чего используются векторные базы данных

Проекты на основе искусственного интеллекта используют векторные базы данных разными способами. Рассмотрим некоторые из них.

Поисковые системы с семантическим поиском

Пользователь вводит в поисковую систему запрос в свободной форме. Обычная поисковая система выдаёт информацию по точному соответствию. А система с семантическим поиском преобразовывает его запрос в векторное представление по такой же логике, по которой структурирована информация в векторной базе данных. Она находит векторы, расположенные ближе всего к нему в многомерном пространстве, и выдаёт ответ, который действительно подходит по смыслу. Такая поисковая система точно считывает намерение пользователя и решает его запрос.

Например, пользователь ищет документ в большом архиве. В обычной поисковой системе он должен ввести полное название и фамилию автора. А в системе с семантическим поиском он может описать документ в свободной форме, и в результате получить его и другие документы, которые могут быть ему полезны.

Поиск изображений, аудио и видео

По такому же принципу векторные базы данных работают не только с текстом, но и с медиаданными. Пользователь может прикрепить к запросу изображение, аудио- или видеозапись, а база выдаст похожие по смыслу и содержанию фото, музыку, голосовые сообщения. Это можно использовать в технологиях с использованием компьютерного зрения и в любой мультимедиа-индустрии: музыке, моде, СМИ.

Генеративный поиск с RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Обычно LLM обучает компания, которая её создала. В ней множество общих данных, но чаще всего ей не хватает компетенции для работы в узкой области.

При подходе RAG пользователь добавляет в генеративную нейросеть информацию из собственной векторной базы знаний. Нейросеть ищет подходящие по смыслу данные, а затем использует их при создании ответа.

Работает это так:

• Пользователь вводит запрос в ИИ-бота на основе, например, Claude.

• Бот преобразует запрос в вектор и ищет подобные элементы в базе знаний.

• База знаний передаёт их ИИ-боту.

• Бот изучает релевантные данные и генерирует ответ с учётом них.

В результате у пользователя появляется ИИ-помощник, который хорошо разбирается именно в его предметной области. Так генеративный ИИ получает экспертизу за счёт обработки базы данных. Точность его ответов увеличивается, а риск галлюцинаций снижается.

Рекомендательные системы с персонализированным предложением

Онлайн-магазин или сервис преобразовывает в векторное представление две сущности: товары и данные об интересах и намерениях покупателя. Векторная база данных сравнивает расстояние между ними и размещает подходящие товары рядом с интересами в многомерном пространстве. В итоге пользователь видит рекомендации, которые действительно подходят ему — а не просто популярные в общей выборке. Это востребовано в электронной коммерции, в стриминговых сервисах, в соцсетях — везде, где есть система рекомендации.

Хранение и извлечение контекстов в LLM

Векторные базы данных помогают LLM хранить большой объём информации в долгосрочной памяти. Они учитывают историю взаимодействий и ведут долгие непрерывные диалоги с пользователем, даже если он возвращается к запросу через несколько дней.

Обзор и сравнение популярных векторных баз данных

Сравниваем по ключевым параметрам:

• Chroma. Опенсорсная векторная БД с быстрой установкой и простым использованием. Интегрируется с Python через API и SDK. Использует HNSW для индексации. Подходит для RAG, быстрых прототипов и небольших проектов, для личных задач. Локализация: российская и международная.

• Milvus. Один из самых известных проектов с открытым исходным кодом, активно используется в ИИ-задачах. Хорошо масштабируется. Интегрируется с Python через SDK и REST API. Применяет разные алгоритмы индексации, включая HNSW и PQ. Локализация: российская и международная. Подходит для сложных, масштабируемых сервисов.

• Qdrant. Российская разработка, распространяется как опенсорсное и облачное решение. Отличается высокой скоростью и поддержкой фильтрации по метаданным. Интегрируется с Python через API и Python library. Подходит для быстрых поисковых и аналитических систем, для личных задач.

• Weaviate. Облачно-локальная база, активно развивается, поддерживает разные индексационные алгоритмы. Интегрируется с Python через API и SDK. Локализация международная, поддерживается в РФ.

• pgvector. Расширение для классического PostgreSQL, с помощью которого можно хранить и искать векторы прямо в привычной реляционной базе. Устанавливается отдельно. Интегрируется с Python через psycopg2. Также рекомендую pgvectorscale, которая оптимизирует обработку больших датасетов и ускоряет выполнение запросов. Локализация: международная, поддерживает русский язык. Подходит для сложных, масштабируемых сервисов.

• sqlite-vec: дополняет SQLite возможностями векторного поиска.

• Pinecone: полностью управляемая и простая в освоении.

• Convex: база данных реального времени с поддержкой эмбеддингов.

• Faiss: библиотека для поиска по сходству.

• MeiliSearch: опенсорсный механизм поиска с поддержкой векторов.

Для интеграции с Python чаще всего достаточно поставить SDK или вызвать REST API. Некоторые базы (например, Qdrant и Milvus) могут запускаться в Docker-контейнерах, что удобно для быстрого старта, тестирования и масштабирования. Отдельно стоит отметить поддержку поиска не только по близости векторов, но и по фильтрам с использованием метаданных — это важно для бизнес-задач.

Резюмируем

Векторные базы данных хорошо справляются с задачами, где нужен смысловой поиск по большим массивам неструктурированных данных. Их часто используют в связке с LLM, но в целом они подходят для проектов, в которых сочетаются следующие условия:

• Есть огромный массив данных — например, это у AI-приложения или сложной рекомендательной системы.

• По этому массиву данных нужен быстрый и масштабируемый поиск.

• Нужна долговременная память: проект должен держать в уме большой объём информации.

Развитие векторных баз данных идёт параллельно с развитием ИИ. Они выводят взаимопонимание между человеком и роботом на новый уровень.

Чтобы расти в своей сфере и поменять качество жизни, нужно сделать шаг к переменам. Если не знаете, с чего начать, попробуйте что-то бесплатное и небольшое, например:

• посетить вебинар «Карьера в IT: как ИИ даёт преимущество на рынке в 2026 году»;

• пройти два занятия из курса «Нейросети для работы» и получить пошаговый план их применения;

• попрактиковаться на курсе-симуляторе «Основы анализа данных в SQL, Python, Power BI, DataLens»;

• изучить курс «Бизнес-аналитик: первые шаги в профессии»;

• записаться на день открытых дверей магистратуры «Бэкенд-разработка и архитектура программных систем».

Или станьте востребованным специалистом и откройте бóльшие перспективы в карьере с профессиональным обучением:

• на курсе «Специалист по искусственному интеллекту» с новой программой 2026 года и карьерной поддержкой;

• на программе профессиональной переподготовки «ИИ-разработчик: от API до агентов» совместно с МТУСИ;

• на курсе «Нейросети для анализа данных»;

• на проекте по повышению квалификации «Руководитель проектов в области искусственного интеллекта»;

• на расширенном курсе «1C‑аналитик» со свидетельством 1С.