تخزّن قاعدة البيانات المتجهية المستندات إلى جانب تضميناتها، وتجيب عن الاستعلامات عبر البحث عن الجار الأقرب في الفضاء المتجهي. ولأن البحث الدقيق عن الجار الأقرب مكلف على نطاق واسع، تعتمد هذه الأنظمة على أساليب تقريبية مثل فهرس HNSW البياني الذي قدّمه Malkov وYashunin (2018)، ومكتبات البحث المسرّعة بوحدات GPU مثل FAISS (Johnson et al.، 2017).
والنتيجة استرجاع دلالي في أقل من ثانية عبر ملايين المقاطع، وهي طبقة التخزين التي تجعل التوليد المعزّز بالاسترجاع أمرًا عمليًا.
فيمَ تُستخدم قاعدة البيانات المتجهية؟
تعثر قاعدة البيانات التقليدية على الصفوف التي تطابق قيمة ما تطابقًا تامًا، أما قاعدة البيانات المتجهية فتعثر على العناصر القريبة في المعنى. فالبحث عن «كيف أعيد تعيين كلمة المرور» قد يعيد مقالة مساعدة بعنوان «استعادة الوصول إلى الحساب» رغم أنهما لا يشتركان في أي كلمة تقريبًا. وهذا ما يجعل قواعد البيانات المتجهية العمود الفقري لـ:
- البحث الدلالي في مراكز المساعدة ومواقع الويكي وأرشيفات المستندات
- روبوتات محادثة RAG التي تجيب من المستندات الخاصة
- التوصيات: «المزيد من هذا النوع» للمنتجات أو المقالات أو الأغاني
- اكتشاف التكرارات والتكرارات شبه المتطابقة
- البحث عن التشابه في الصور والصوت
كيف تعمل قاعدة البيانات المتجهية
- 1التضمين والتخزين. يُحوَّل كل عنصر إلى تضمين بواسطة نموذج تضمين، ويُخزَّن مع محتواه الأصلي وبياناته الوصفية.
- 2الفهرسة. تُنظَّم المتجهات في فهرس تقريبي مثل HNSW، يضحّي بقليل من الدقة مقابل مكاسب كبيرة في السرعة.
- 3الاستعلام. يُضمَّن الاستعلام بالنموذج نفسه، وتعثر قاعدة البيانات على أقرب المتجهات وفق مقياس تشابه مثل تشابه جيب التمام.
- 4التصفية والإرجاع. تجمع معظم الأنظمة بين البحث بالتشابه ومرشّحات البيانات الوصفية (التاريخ، المؤلف، الأذونات)، وتعيد أفضل النتائج المطابقة، التي تُمرَّر غالبًا إلى نموذج إعادة الترتيب.
قاعدة البيانات المتجهية مقابل قاعدة البيانات التقليدية
| قاعدة البيانات التقليدية | قاعدة البيانات المتجهية | |
|---|---|---|
| أساس المطابقة | القيم الدقيقة والكلمات المفتاحية | القرب في المعنى |
| الاستعلام | استعلامات SQL أو البحث بالمفاتيح | تضمين للسؤال |
| الفهرس | شجرة B أو فهرس معكوس | فهرس للجار الأقرب التقريبي (مثل HNSW) |
| النتيجة | كل صف مطابق | أعلى k عناصر تشابهًا، مرتّبة |
تتراوح الخيارات بين قواعد بيانات متجهية مخصّصة مثل Pinecone وWeaviate وMilvus وQdrant وChroma، وامتدادات للبحث المتجهي في قواعد البيانات القائمة مثل pgvector لـ PostgreSQL. وبالنسبة إلى كثير من الفرق، تكون إضافة البحث المتجهي إلى قاعدة بيانات يشغّلونها أصلًا أبسط من تشغيل نظام منفصل.