---
title: "Vektoros adatbázisok"
source: "https://systems-analysis.info/int/Vektoros_adatb%C3%A1zisok"
wiki: "systems-analysis.info/int"
article: "Vektoros_adatbázisok"
language: "hu"
categories:
- "Category:Hungarian"
- "Category:Large language models"
- "Category:Machine learning"
revision_id: 8410
wiki_created_at: 2026-09-07T01:17:01Z
wiki_modified_at: 2026-09-07T01:17:01Z
downloaded_at: 2026-09-07T23:25:14Z
---
# Vektoros adatbázisok
**Vektoros adatbázisok** — olyan specializált tárolási és keresési rendszerek, amelyek nagy dimenziószámú numerikus reprezentációk (vektorok) feldolgozására és strukturálatlan adatok kezelésére vannak optimalizálva[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Vektoros_adatb%C3%A1zisok#cite_note-cloudraft_whatis-1). A nagy nyelvi modellek (LLM) kontextusában hatékony szemantikus keresést tesznek lehetővé, és a modern mesterséges intelligencia rendszerek kulcsfontosságú összetevői, különösen a RAG architektúrában.
A hagyományos relációs adatbázisoktól eltérően, amelyek pontos egyezésekre összpontosítanak, a vektoros adatbázisok a közelítő legközelebbi szomszéd keresésre (*Approximate Nearest Neighbor, ANN*) specializálódtak, amelyek nagy dimenziószámú térben szemantikailag közeli objektumokat találnak meg[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Vektoros_adatb%C3%A1zisok#cite_note-qdrant_whatis-2).
## Vektoros adatbázisok alapjai
### Vektoros reprezentációk (Embeddings)
**Vektoros reprezentációk** (*embeddings*) — szöveg, képek, hang és más adattípusok numerikus, vektoros formában való ábrázolásai. Az alapelv az, hogy a szemantikailag közeli objektumok (például azonos jelentésű szavak) egymás közelében helyezkednek el ebben a vektortérben[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Vektoros_adatb%C3%A1zisok#cite_note-lakefs_embeddings-3).
A modern szöveges embedding modellek transformer architektúrán alapulnak, amelyek önfigyelmi mechanizmusokat (*self-attention*) alkalmaznak a kontextus megértéséhez. Az ilyen reprezentációk dimenziószáma a legtöbb modern modell esetében 256-tól 1024-ig vagy még több dimenzióig terjedhet[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Vektoros_adatb%C3%A1zisok#cite_note-zilliz_embeddings-4).
### Hasonlósági mérőszámok
A vektorok közötti „távolság" vagy hasonlóság mérésére különböző mérőszámokat alkalmaznak:
- **Koszinusz-hasonlóság** (*cosine similarity*): Két vektor közötti szög koszinuszát méri. Különösen hatékony szöveges embedding esetén, mivel a vektorok irányát veszi figyelembe, nem azok nagyságát[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Vektoros_adatb%C3%A1zisok#cite_note-sahoo2025-5).
- **Euklideszi távolság (L2)**: A két pont közötti standard egyenes vonalú távolság a térben.
- **Skaláris szorzat** (*dot product*): Hasonló a koszinusz-hasonlósághoz, de nincs normalizálva[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/Vektoros_adatb%C3%A1zisok#cite_note-elastic_metrics-6).
## Indexelési algoritmusok
A nagy dimenziószámú terekben való gyors kereséshez specializált ANN-algoritmusokat alkalmaznak.
### HNSW (Hierarchical Navigable Small World)
A **HNSW** algoritmus a „kis világ" koncepcióját és egy többrétegű hierarchikus gráfstruktúrát használ. A felső rétegek hosszú összeköttetéseket tartalmaznak a tér gyors bejárásához (durva keresés), míg az alsó rétegek rövid összeköttetéseket a szomszédok pontos megtalálásához. A HNSW logaritmikus időbonyolultságot mutat *O(log N)* esetén, és a legtöbb modern vektoros adatbázis preferált választása[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Vektoros_adatb%C3%A1zisok#cite_note-hnsw_paper-7).
### IVF (Inverted File)
Az **IVF** algoritmus a teret k-means klaszterezéssel klaszterekre osztja. A keresés a legközelebbi klaszterek korlátozott számán belül zajlik, ami jelentősen felgyorsítja a folyamatot. A klaszterek száma általában √N értékre van beállítva, ahol N a dataset vektorainak teljes száma[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/Vektoros_adatb%C3%A1zisok#cite_note-faiss_ivf-8).
### LSH (Locality-Sensitive Hashing)
Az **LSH** algoritmus olyan hash-függvény-családot használ, amelyek nagy valószínűséggel azonos hash-értéket generálnak közeli vektorokhoz. Ez lehetővé teszi a hasonló objektumok gyors csoportosítását[\[9\]](https://systems-analysis.info/int/Vektoros_adatb%C3%A1zisok#cite_note-datar2004-9).
## Népszerű vektoros adatbázisok
- **Pinecone**: Teljesen felügyelt, felhőalapú vektoros adatbázis *serverless* architektúrával.
- **Qdrant**: Rust nyelven írt, nagy teljesítményű adatbázis, fejlett szűrési és ACID-kompatibilis tranzakciótámogatással.
- **Milvus**: Skálázható, nyílt forráskódú adatbázis cloud-native architektúrával. Számos indextípust támogat, köztük GPU-gyorsított változatokat.
- **Weaviate**: Nyílt forráskódú vektoros adatbázis GraphQL API-val és tudásgráf-támogatással.
- **Chroma**: Könnyűsúlyú, nyílt forráskódú adatbázis, gyors prototípuskészítésre és kísérletezésre optimalizálva.
- **FAISS**: A Meta könyvtára, amely nem teljes értékű adatbázis, de nagy teljesítményű indexelési algoritmusokat biztosít statikus adatokhoz.
## Alkalmazás LLM-mel: RAG architektúra
**Retrieval-Augmented Generation (RAG)** — olyan architektúra, amelyben az LLM vektoros keresésen keresztül külső tudásbázissal egészül ki. A RAG-rendszerek két fő összetevőből állnak[\[10\]](https://systems-analysis.info/int/Vektoros_adatb%C3%A1zisok#cite_note-rag_lewis2020-10):
1. **Visszakereső (Retriever)**: A keresési összetevő, amely a vektoros adatbázist használja a felhasználó lekérdezéséhez releváns információk megtalálásához.
2. **Generátor (Generator)**: Az LLM, amely az eredeti lekérdezést és a visszakereső által megtalált információkat felhasználva választ generál.
A RAG hatékony működéséhez **hibrid keresést** alkalmaznak — a szemantikus (vektoros) és a lexikális (kulcsszavas, például BM25) keresés kombinációját, ami pontosabb és relevánsabb eredményeket biztosít.
## Tendenciák és jövőbeli fejlődés
A vektoros adatbázisok piaca robbanásszerű növekedést mutat, az előrejelzések szerint 2023-ban 1,98 milliárd dollárról 2029-re 7,13 milliárd dollárra nő (CAGR 23,7%)[\[11\]](https://systems-analysis.info/int/Vektoros_adatb%C3%A1zisok#cite_note-tbrc_market-11). A fejlődés főbb irányai:
- **Multimodális rendszerek:** Szöveg, kép, hang és videó egyidejű keresésének támogatása egységes vektortérben.
- **Automatikus optimalizálás:** ML alkalmazása az optimális indexek és paraméterek automatikus kiválasztásához.
- **Edge computing:** Kompakt megoldások fejlesztése mobil- és IoT-eszközökhöz.
- **Kvantumszámítástechnika**: A hasonlóságkeresés potenciálisan exponenciális gyorsítása.
- **Neuromorf chipek:** Az agyi működés utánzása rendkívül alacsony energiafogyasztású keresés megvalósításához.
## Hivatkozások
- A Pinecone hivatalos weboldala
- A Qdrant hivatalos weboldala
- A Milvus hivatalos weboldala
- A Weaviate hivatalos weboldala
## Irodalom
- 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.
## Megjegyzések
1. [↑](https://systems-analysis.info/int/Vektoros_adatb%C3%A1zisok#cite_ref-cloudraft_whatis_1-0) «What Is a Vector Database?». *CloudRaft*. [1]
2. [↑](https://systems-analysis.info/int/Vektoros_adatb%C3%A1zisok#cite_ref-qdrant_whatis_2-0) «What is a Vector Database?». *Qdrant Blog*. [2]
3. [↑](https://systems-analysis.info/int/Vektoros_adatb%C3%A1zisok#cite_ref-lakefs_embeddings_3-0) «What Are Vector Embeddings?». *LakeFS*. [3]
4. [↑](https://systems-analysis.info/int/Vektoros_adatb%C3%A1zisok#cite_ref-zilliz_embeddings_4-0) «What are embeddings?». *Zilliz*. [4]
5. [↑](https://systems-analysis.info/int/Vektoros_adatb%C3%A1zisok#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/Vektoros_adatb%C3%A1zisok#cite_ref-elastic_metrics_6-0) «Vector search and dense vector fields». *Elastic*. [6]
7. [↑](https://systems-analysis.info/int/Vektoros_adatb%C3%A1zisok#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/Vektoros_adatb%C3%A1zisok#cite_ref-faiss_ivf_8-0) «The index IVF». *FAISS Wiki*. [8]
9. [↑](https://systems-analysis.info/int/Vektoros_adatb%C3%A1zisok#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/Vektoros_adatb%C3%A1zisok#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/Vektoros_adatb%C3%A1zisok#cite_ref-tbrc_market_11-0) «Vector Database Global Market Report 2024». *The Business Research Company*. [11]