--- title: "Векторни бази данни" source: "https://systems-analysis.info/int/%D0%92%D0%B5%D0%BA%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%BD%D0%B8_%D0%B1%D0%B0%D0%B7%D0%B8_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D0%B8" wiki: "systems-analysis.info/int" article: "Векторни_бази_данни" language: "bg" categories: - "Category:Bulgarian" - "Category:Large language models" - "Category:Machine learning" revision_id: 8640 wiki_created_at: 2026-09-07T01:20:27Z wiki_modified_at: 2026-09-07T01:20:27Z downloaded_at: 2026-09-07T23:26:35Z --- # Векторни бази данни **Векторни бази данни** — това са специализирани системи за съхранение и търсене, оптимизирани за работа с високоразмерни числови представяния (вектори) на неструктурирани данни^{[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%92%D0%B5%D0%BA%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%BD%D0%B8_%D0%B1%D0%B0%D0%B7%D0%B8_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D0%B8#cite_note-cloudraft_whatis-1)}. В контекста на големите езикови модели (LLM) те осигуряват ефективно семантично търсене и са ключов компонент на съвременните системи за изкуствен интелект, по-специално в архитектурата RAG. За разлика от традиционните релационни бази данни, ориентирани към точни съвпадения, векторните бази данни се специализират в приближено търсене на най-близки съседи (*Approximate Nearest Neighbor, ANN*), намирайки семантично близки обекти във високоразмерното пространство^{[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%92%D0%B5%D0%BA%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%BD%D0%B8_%D0%B1%D0%B0%D0%B7%D0%B8_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D0%B8#cite_note-qdrant_whatis-2)}. ## Основи на векторните бази данни ### Векторни представяния (Embeddings) **Векторните представяния** (*embeddings*) — това са числови представяния на текст, изображения, аудио и други типове данни под формата на вектори. Ключовият принцип се състои в това, че семантично близките обекти (например думи с подобно значение) се намират в това векторно пространство близо едно до друго^{[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%92%D0%B5%D0%BA%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%BD%D0%B8_%D0%B1%D0%B0%D0%B7%D0%B8_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D0%B8#cite_note-lakefs_embeddings-3)}. Съвременните текстови embedding модели се създават с използване на модели на базата на архитектурата transformer, които прилагат механизми на внимание (*self-attention*) за разбиране на контекста. Размерността на такива представяния варира от 256 до 1024 измерения и повече при повечето съвременни модели^{[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%92%D0%B5%D0%BA%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%BD%D0%B8_%D0%B1%D0%B0%D0%B7%D0%B8_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D0%B8#cite_note-zilliz_embeddings-4)}. ### Метрики за сходство За измерване на „разстоянието" или сходството между вектори се използват различни метрики: - **Косинусово сходство** (*cosine similarity*): Измерва косинуса на ъгъла между два вектора. Особено ефективно за текстови embeddings, тъй като отчита посоката на векторите, а не тяхната магнитуда^{[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%92%D0%B5%D0%BA%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%BD%D0%B8_%D0%B1%D0%B0%D0%B7%D0%B8_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D0%B8#cite_note-sahoo2025-5)}. - **Евклидово разстояние (L2)**: Стандартното праволинейно разстояние между две точки в пространството. - **Скаларно произведение** (*dot product*): Подобно на косинусовото сходство, но ненормализирано^{[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%92%D0%B5%D0%BA%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%BD%D0%B8_%D0%B1%D0%B0%D0%B7%D0%B8_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D0%B8#cite_note-elastic_metrics-6)}. ## Алгоритми за индексиране За бързо търсене във високоразмерни пространства се използват специализирани ANN алгоритми. ### HNSW (Hierarchical Navigable Small World) Алгоритъмът **HNSW** използва концепцията за „малкия свят" и многослойна йерархична структура от графи. Горните слоеве съдържат дълги връзки за бързо придвижване в пространството (грубо търсене), а долните — кратки за точно намиране на съседи. HNSW демонстрира логаритмична времева сложност *O(log N)* и е предпочитаният избор за повечето съвременни векторни бази данни^{[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%92%D0%B5%D0%BA%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%BD%D0%B8_%D0%B1%D0%B0%D0%B7%D0%B8_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D0%B8#cite_note-hnsw_paper-7)}. ### IVF (Inverted File) Алгоритъмът **IVF** разделя пространството на клъстери с използване на k-means клъстеризация. Търсенето се извършва в ограничен брой най-близки клъстери, което значително ускорява процеса. Броят на клъстерите обикновено се избира като √N, където N е общият брой вектори в dataset-а^{[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%92%D0%B5%D0%BA%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%BD%D0%B8_%D0%B1%D0%B0%D0%B7%D0%B8_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D0%B8#cite_note-faiss_ivf-8)}. ### LSH (Locality-Sensitive Hashing) Алгоритъмът **LSH** използва семейство от хеш функции, които с висока вероятност генерират еднакви хешове за близки вектори. Това позволява бързо групиране на сходни обекти^{[\[9\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%92%D0%B5%D0%BA%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%BD%D0%B8_%D0%B1%D0%B0%D0%B7%D0%B8_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D0%B8#cite_note-datar2004-9)}. ## Популярни векторни бази данни - **Pinecone**: Напълно управлявана облачна векторна база данни със *serverless* архитектура. - **Qdrant**: Високопроизводителна база данни, написана на Rust, с поддръжка на разширено филтриране и ACID-съвместими транзакции. - **Milvus**: Мащабируема open-source база данни с cloud-native архитектура. Поддържа множество типове индекси, включително GPU-ускорени варианти. - **Weaviate**: Open-source векторна база данни с GraphQL API и поддръжка на графове от знания. - **Chroma**: Лекотегловна open-source база данни, оптимизирана за бързо прототипиране и експерименти. - **FAISS**: Библиотека от Meta, която не е пълноценна база данни, но предоставя високопроизводителни алгоритми за индексиране на статични данни. ## Приложение с LLM: архитектура RAG **Retrieval-Augmented Generation (RAG)** — това е архитектура, при която LLM се допълва с външна база от знания чрез векторно търсене. RAG системите се състоят от два основни компонента^{[\[10\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%92%D0%B5%D0%BA%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%BD%D0%B8_%D0%B1%D0%B0%D0%B7%D0%B8_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D0%B8#cite_note-rag_lewis2020-10)}: 1. **Ретривър (Retriever)**: Компонентът за търсене, който използва векторната база данни за намиране на релевантна информация по заявката на потребителя. 2. **Генератор (Generator)**: LLM, която използва първоначалната заявка и информацията, намерена от ретривъра, за генериране на отговор. За ефективна работа на RAG се използва **хибридно търсене** — комбинация от семантично (векторно) и лексикално (ключово, например BM25) търсене, което осигурява по-точни и релевантни резултати. ## Тенденции и бъдещо развитие Пазарът на векторни бази данни демонстрира взривен растеж, прогнозиран от \$1,98 млрд. през 2023 година до \$7,13 млрд. към 2029 година (CAGR 23,7%)^{[\[11\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%92%D0%B5%D0%BA%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%BD%D0%B8_%D0%B1%D0%B0%D0%B7%D0%B8_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D0%B8#cite_note-tbrc_market-11)}. Ключовите насоки на развитие включват: - **Мултимодални системи:** Поддръжка на едновременно търсене по текст, изображения, аудио и видео в единно векторно пространство. - **Автоматична оптимизация:** Използване на ML за автоматичен избор на оптимални индекси и параметри. - **Edge computing:** Разработване на компактни решения за мобилни и IoT устройства. - **Квантови изчисления**: Потенциално експоненциално ускоряване на търсенето по сходство. - **Невроморфни чипове:** Имитация на работата на мозъка за свръхниска консумация на енергия при извършване на търсене. ## Препратки - Официален сайт на Pinecone - Официален сайт на Qdrant - Официален сайт на Milvus - Официален сайт на Weaviate ## Литература - Malkov, Y.A.; Yashunin, D.A. (2016). *Efficient and Robust Approximate Nearest Neighbor Search Using Hierarchical Navigable Small World Graphs*. arXiv:1603.09320. - Johnson, J.; Douze, M.; Jégou, H. (2017). *Billion-Scale Similarity Search with GPUs*. arXiv:1702.08734. - Datar, M. et al. (2004). *Locality-Sensitive Hashing Scheme Based on p-Stable Distributions*. SoCG 2004 paper. - Guo, N. et al. (2020). *ScaNN: Efficient Vector Similarity Search at Scale*. In: *Proc. ACM SIGKDD 2020*, pp. 1571-1580. DOI:10.1145/3394486.3403339. - Lewis, P. et al. (2020). *Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks*. arXiv:2005.11401. - Wang, X. et al. (2021). *Milvus: A Purpose-Built Vector Data Management System*. In: *SIGMOD 2021*. DOI:10.1145/3448016.3457550. - Lee, J. et al. (2022). *OOD-DiskANN: Efficient and Scalable Graph ANNS for Out-of-Distribution Queries*. arXiv:2211.12850. - Fan, D. et al. (2023). *Survey of Vector Database Management Systems*. arXiv:2310.14021. - Ren, R. et al. (2024). *Survey of Filtered Approximate Nearest Neighbor Search over Vector-Scalar Hybrid Data*. arXiv:2505.06501. - Zhao, H. et al. (2024). *Starling: An I/O-Efficient Disk-Resident Graph Index Framework for High-Dimensional Vector Similarity Search*. arXiv:2401.02116. - Liu, Y. et al. (2025). *Memory-Efficient Similarity Search at Billion-Scale: A Taxonomy and Analysis of Vector Compression Techniques*. ResearchGate preprint. ## Бележки 1. [↑](https://systems-analysis.info/int/%D0%92%D0%B5%D0%BA%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%BD%D0%B8_%D0%B1%D0%B0%D0%B7%D0%B8_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D0%B8#cite_ref-cloudraft_whatis_1-0) «What Is a Vector Database?». *CloudRaft*. [1] 2. [↑](https://systems-analysis.info/int/%D0%92%D0%B5%D0%BA%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%BD%D0%B8_%D0%B1%D0%B0%D0%B7%D0%B8_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D0%B8#cite_ref-qdrant_whatis_2-0) «What is a Vector Database?». *Qdrant Blog*. [2] 3. [↑](https://systems-analysis.info/int/%D0%92%D0%B5%D0%BA%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%BD%D0%B8_%D0%B1%D0%B0%D0%B7%D0%B8_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D0%B8#cite_ref-lakefs_embeddings_3-0) «What Are Vector Embeddings?». *LakeFS*. [3] 4. [↑](https://systems-analysis.info/int/%D0%92%D0%B5%D0%BA%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%BD%D0%B8_%D0%B1%D0%B0%D0%B7%D0%B8_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D0%B8#cite_ref-zilliz_embeddings_4-0) «What are embeddings?». *Zilliz*. [4] 5. [↑](https://systems-analysis.info/int/%D0%92%D0%B5%D0%BA%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%BD%D0%B8_%D0%B1%D0%B0%D0%B7%D0%B8_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D0%B8#cite_ref-sahoo2025_5-0) Sahoo, A., Maiti, J. «A Comparative Study of Similarity Metrics for Textual Embeddings». *arXiv:2501.01234*. [5] 6. [↑](https://systems-analysis.info/int/%D0%92%D0%B5%D0%BA%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%BD%D0%B8_%D0%B1%D0%B0%D0%B7%D0%B8_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D0%B8#cite_ref-elastic_metrics_6-0) «Vector search and dense vector fields». *Elastic*. [6] 7. [↑](https://systems-analysis.info/int/%D0%92%D0%B5%D0%BA%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%BD%D0%B8_%D0%B1%D0%B0%D0%B7%D0%B8_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D0%B8#cite_ref-hnsw_paper_7-0) Malkov, Y. A., Yashunin, D. A. «Efficient and robust approximate nearest neighbor search using Hierarchical Navigable Small World graphs». *arXiv:1603.09320*. [7] 8. [↑](https://systems-analysis.info/int/%D0%92%D0%B5%D0%BA%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%BD%D0%B8_%D0%B1%D0%B0%D0%B7%D0%B8_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D0%B8#cite_ref-faiss_ivf_8-0) «The index IVF». *FAISS Wiki*. [8] 9. [↑](https://systems-analysis.info/int/%D0%92%D0%B5%D0%BA%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%BD%D0%B8_%D0%B1%D0%B0%D0%B7%D0%B8_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D0%B8#cite_ref-datar2004_9-0) Datar, M., et al. «Locality-Sensitive Hashing Scheme Based on p-Stable Distributions». *Symposium on Computational Geometry*. [9] 10. [↑](https://systems-analysis.info/int/%D0%92%D0%B5%D0%BA%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%BD%D0%B8_%D0%B1%D0%B0%D0%B7%D0%B8_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D0%B8#cite_ref-rag_lewis2020_10-0) Lewis, P., et al. «Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks». *arXiv:2005.11401*. [10] 11. [↑](https://systems-analysis.info/int/%D0%92%D0%B5%D0%BA%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%BD%D0%B8_%D0%B1%D0%B0%D0%B7%D0%B8_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D0%B8#cite_ref-tbrc_market_11-0) «Vector Database Global Market Report 2024». *The Business Research Company*. [11]