一篇搞懂向量資料庫：核心概念、重要應用場景與未來發展趨勢

什麼是向量資料庫？

（Vector Database）向量資料庫是一種可儲存資料、建立索引並查詢「向量嵌入」的資料庫，可將文字、圖片或音訊...等非結構化資料轉換成一串電腦能理解的數字（稱作數值方式）。向量嵌入（Embeddings）可將非結構化資料轉成放在「座標空間」的數字位置（如同一張地圖標示各個非結構化資料的位置），並建立搜尋路線以快速找到語意最相似的資料項目。

向量資料庫核心概念

向量資料庫的核心在於處理「高維度向量」，例如：文字、圖片、音訊...等非結構化資料轉換成數列形式的「向量」，每個維度代表一個特徵，資料能依其屬性群聚或呈現關係變化。向量資料庫專為高維度向量建立索引，並使用ANN（近似最近鄰搜尋）等技術讓系統在大量資料中快速找出語意最相近的項目。

向量資料庫主要功能

向量資料庫的主要功能是負責儲存、索引及嵌入查詢向量，讓開發者可以把各種資料先丟進模型產生向量再存進資料庫，因此使用者只要查詢「相鄰的向量」就能快速找出語意相似的資料，例如：相似商品、相似圖片或相關文件。另外，向量資料庫會提供機器學習模型知識儲存與快速檢索，讓使用者不用每次重新處理，大幅節省處理時間與成本。

向量與傳統資料庫的差異

如何使用向量資料庫？

使用向量資料庫的方式如下：

1. 建立一個嵌入模型，並把產品圖片、文件或其他資料編碼成向量
2. 透過資料匯入流程批次寫入向量資料庫
3. 應用程式會把使用者的查詢同樣轉成向量，利用k-最近鄰（k-NN）索引與像餘弦距離...等函數計算，再依相似度排序回傳結果

該使用方式常被用來支援視覺搜尋、語意搜尋、多模態搜尋，以及結合生成式AI建立對話式搜尋體驗，幫助減少模型產生幻覺回覆的風險。

向量資料庫主要應用場景

向量資料庫讓應用程式能更聰明地理解「內容之間的關係」，提供比傳統關鍵字搜尋更自然、更精準的使用體驗。向量資料庫主要用在需要「語意搜尋」或「相似度搜尋」的應用程式中，開發者只要把文字、圖片或其他資料丟給嵌入模型，模型就會產生代表語意的向量再存進向量資料庫，流程大多自動化，不需要具備深厚的AI或機器學習背景也能使用。以下為常見的應用：

• 相似圖片或商品搜尋（找外觀最像的商品）
• 推薦系統（找和使用者喜好最接近的內容）
• 語意搜尋（用「意思」而不是關鍵字搜尋）
• 影片、音樂...等多媒體相似度搜尋
• 聊天機器人與LLM的知識檢索（RAG）
• 儲存AI模型需要的長期知識或上下文

使用向量資料庫的挑戰

使用向量資料庫與一般資料庫會遇到的問題包括：擴展性、近似搜尋的準確度、延遲效能與成本效益的平衡...等。此外，向量資料庫屬於新興的技術，安全性、營運管理支援、對多樣化工作負載的支援...等功能仍有待優化。

向量資料庫的未來發展趨勢

以下為您整理向量資料庫的未來發展趨勢：

成為AI核心基礎建設

隨著大型語言模型（LLM）逐漸成為企業的標準工具，也讓模型讀懂企業資料的RAG同步成為必備架構，而RAG的核心就是向量資料庫，負責儲存向量化後的文件、圖片、語音...等企業知識。企業若要導入LLM就必須導入RAG，若需要RAG則需要向量資料庫，因此向量資料庫正逐漸成為AI時代的搜尋層，是企業AI化不可或缺的底層基礎建設。

延伸閱讀：RAG是什麼？RAG技術如何提升企業知識庫應用？

多模態搜尋成主流

企業內部的資料不僅限於文字內容，更有PDF、Office 文件、照片、設備檢測影像、客服錄音、監控影片、簡報與Excel表格...等多元種類。過去的RAG大多只能處理文字，無法涵蓋非文字資料，而非文字資料卻占多數企業資訊較高的比重，因此如今能同時處理文字、圖像、語音、影片...等多模態資料的向量資料庫將成為企業採用AI的主要選項，也使企業能做到「全資料搜尋」。

提升混合搜尋需求

真正的企業查詢不只是語意搜尋，而是包含多種條件的複合需求，例如：找出與某段話語意相似的紀錄，同時還必須符合日期、部門、金額、分類...等結構化條件，因此企業開始要求混合搜尋（Hybrid Search），將向量搜尋、關鍵字搜尋與SQL條件整合在同一語言中。向量資料庫的能力可讓開發者在查詢中同時滿足語意比對與精準條件篩選，同時也是PostgreSQL、PGVector、Elasticsearch...等方案在金融、保險與大型企業中迅速普及的原因。

加強隱私與安全部署

醫療、金融、政府、公營單位、製造業及法律...等產業屬於高度敏感領域，其資料只能在本地環境或私有雲中部署，無法上傳至雲端，因此企業在評估向量資料庫時，除了效能也非常重視安全與治理能力，包括：On-Premise部署、VPC隔離、資料加密搜尋、權限控管、安全審計與合規要求...等。目前主流向量資料庫（Milvus、Qdrant、Weaviate）都在積極強化企業等級安全功能，滿足高敏感環境的需求。

整合Agent工作流

許多企業開始導入能自動思考與行動的AI Agent，實行由機器自動規劃步驟、檢索資料、比對資訊並執行任務，向量資料庫不只是被動儲存資料，更進一步支援不同的搜尋策略選擇，讓AI Agent能自主判斷使用語意搜尋、關鍵字搜尋、切換資料庫、重新建立索引...等時機。未來的向量資料庫將成為AI Agent的決策基礎，使自動化工作流更加智能化。

向量版本管理崛起

企業Embedding的模型更新頻率越來越高，每次模型更新也讓整個資料庫的向量必須重新計算，然而若有上億筆資料，重新向量化會造成巨大的成本與效能壓力，甚至讓系統中斷。因此企業需要向量的版本管理能力，包括：多版本向量共存、向量索引的增量更新、語意變化（Embedding Drift）的警示機制...等，將成為未來向量資料庫不可或缺的核心功能，使其能因應企業資料與模型的長期演進。

怎麼建立自己的資料庫？

透過選擇向量資料庫平台、準備嵌入模型、產生向量並寫入資料庫即可開始使用語意搜尋或相似度搜尋。詳細的步驟內容可參考以下資訊：

步驟一：選擇向量資料庫平台

決定資料庫部署在本地或雲端，常見的資料庫平台如下：

• 開源方案：Milvus、Qdrant、Weaviate
• 雲端服務：Pinecone、AWS OpenSearch、Azure AI Search、Google Vertex AI
• 傳統資料庫的向量套件：PostgreSQL + pgvector、Elasticsearch向量搜尋

步驟二：準備合適的嵌入模型

向量資料庫本身不會產生向量，需要搭配模型把文字、圖片或音訊轉成向量（數字陣列），常見的模型如下：

• OpenAI / Vertex / Azure Embeddings API
• 開源模型（如Sentence Transformers、CLIP、LLaMA Embeddings）
• 企業自訓模型（如果有特定領域需求）

步驟三：產生向量並寫入資料庫

文件、圖片、語音…等資料先丟進嵌入模型生成向量，再將資料寫入向量資料庫，向量資料庫便會自動建立索引以加快搜尋速度。以下是需寫進資料庫的資訊：

• 向量
• 原始資料的Metadata（如標題、連結、分類、ID）

步驟四：開始使用語意搜尋 / 相似度搜尋

以上三步便可成功建立資料庫，而最後即是開始使用，使用者提出查詢後資料庫便會依以下流程產出使用者需要的結果：

1. 查詢內容先被轉成向量
2. 系統計算與資料庫中哪些向量最接近
3. 回傳最相似的文件、圖片、商品或回答

向量搜尋是什麼？

向量搜尋（Vector Search）是近年AI與大語言模型（LLM）崛起後最重要的技術之一，能讓電腦以「語意」而非「關鍵字」進行搜尋，利用向量相似度，找出意義最接近的資料。

AI是向量嗎？

AI本身不是向量，但AI需要向量才能運作，人工智慧（AI）是由演算法與模型組成，偏像運算邏輯和統計規則的結合，並非單一的數值或向量，但若AI想要處理資料，就必須把資料轉換成電腦運算能理解的形式——也就是向量（Vector）。

Embeddings是什麼？

Embeddings能把文字、圖片、音頻...等資料轉換成AI能理解的向量數字，幫助AI理解資料之間的關係，主要用於語意搜尋、推薦系統、圖像搜尋與比對、多模態搜尋與跨媒體比對、異常偵測以及RAG。

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