Создание векторной базы данных на Ruby: Полное руководство

Эта статья подробно описывает создание векторной базы данных на Ruby, сфокусировавшись на возможностях поиска по сходству, критически важных для приложений ИИ. Она начинается с введения в векторные базы данных и их важности в обработке многомерных данных для поиска по сходству, особенно с ростом использования эмбеддингов в машинном обучении. Объясняются ключевые концепции, такие как векторы, эмбеддинги и метрики расстояния (евклидово, косинусное, манхэттенское), а также структуры индексации (полный перебор, KD-деревья, LSH, HNSW, Annoy). Представлена базовая реализация в памяти на Ruby, демонстрирующая сложение векторов и поиск по сходству. Затем статья улучшает её за счёт постоянного хранения в SQLite и пакетных операций для повышения эффективности. Кроме того, она интегрирует приближенный поиск ближайшего соседа с использованием алгоритма HNSW для эффективной обработки больших наборов данных. Построена полная векторная база данных, сочетающая постоянное хранение и индекс HNSW, демонстрирующая практическое решение. Статья заканчивается объединением компонентов в прочную, масштабируемую векторную базу данных, подходящую для реальных приложений. Для иллюстрации концепций и реализаций на протяжении всей статьи приводятся примеры кода. Вопросы оптимизации производительности и эксплуатационные соображения неявно затрагиваются посредством выбора структур данных и алгоритмов.