Eine umfassende Anleitung zum Erstellen einer Vektor-Datenbank in Ruby

Dieser Artikel beschreibt die Entwicklung einer Vektor-Datenbank in Ruby mit Schwerpunkt auf Ähnlichkeitssuche, die für KI-Anwendungen entscheidend ist. Er beginnt mit einer Einführung in Vektor-Datenbanken und deren Bedeutung bei der Verarbeitung hochdimensionaler Daten für Ähnlichkeitssuchen, insbesondere mit dem Aufkommen von Embeddings im Machine Learning. Schlüsselkonzepte wie Vektoren, Embeddings und Distanzmetriken (Euklidische, Kosinus, Manhattan) werden erklärt, zusammen mit Indexstrukturen (Brute Force, KD-Bäume, LSH, HNSW, Annoy). Eine einfache In-Memory-Implementierung in Ruby wird vorgestellt, die Vektoraddition und Ähnlichkeitssuche demonstriert. Der Artikel erweitert dies dann um persistente SQLite-Speicherung und Batchabläufe für verbesserte Effizienz. Darüber hinaus wird eine approximative Nearest-Neighbor-Suche unter Verwendung des HNSW-Algorithmus integriert, um große Datensätze effektiv zu verarbeiten. Eine vollständige Vektor-Datenbank, die persistente Speicherung und den HNSW-Index kombiniert, wird erstellt und zeigt eine praktikable Lösung. Der Artikel schließt mit der Konsolidierung der Komponenten zu einer robusten, skalierbaren Vektor-Datenbank, die für reale Anwendungen geeignet ist. Codebeispiele werden durchgehend bereitgestellt, um die Konzepte und Implementierungen zu veranschaulichen. Die Optimierung der Leistung und Produktionsaspekte werden implizit durch die Wahl der Datenstrukturen und Algorithmen behandelt.