現代企業面臨越來越普遍的挫折：他們的組織擁有龐大的寶貴資訊資料庫，但員工難以在需要時找到所需的資訊。傳統的搜尋系統擅長配對精確的關鍵字，但使用者搜尋概念、內容或意義時卻失敗。一位金融分析師在尋找“市場波動相關文件”時，可能會錯過討論“經濟不確定性”或“財務不穩定”的關鍵報告，這些報告通常以不同的術語表達相同的主題。
向量搜尋透過語意理解資料，從根本上改變了這項挑戰。與依賴精確文字比對的傳統關鍵字式搜尋不同，向量搜尋代表資訊是擷取意義和背景的高維度數字陣列。這讓系統了解到，即使沒有共享關鍵字，“市場波動”、“經濟不確定性”和“財務不穩定”在概念上是相關的。
隨著企業組織逐漸採用Artificial Intelligence計畫，這項技術轉變變得至關重要。向量搜尋是諸如擷取擴增世代 （RAG） 等複雜應用程式的基礎，其中大型語言模型可存取並推斷企業資料，以提供關聯式回應。從強化客戶服務聊天機器人，到加速研發流程，向量搜尋讓 AI 系統能夠以前所未有的方式，使用組織的專有知識。
隨著企業應對 AI 實作的複雜性，了解向量搜尋功能和基礎架構需求對於尋求充分發揮資料資產潛力的 IT 領導者而言至關重要。
向量搜尋基礎
了解向量嵌入
向量搜尋的核心原理是簡單而強大的：將複雜的資料轉換成稱為向量嵌入的數字表示。這些內嵌是數列，通常為數百或數千個維度，可擷取資料中的語意、內容和關係。無論是文字文件、影像、音訊檔案或影片內容，精密的Machine Learning模型都能將非結構化資訊轉化為數學向量，讓電腦有效率地處理和比較。
將向量內嵌視為大型多維空間的座標，類似概念會自然聚集在一起。在這個數學環境中，“國王”和“君主”一詞會佔據鄰近位置，而“國王”和“自行車”則相距甚遠。這種空間關係使電腦能夠透過反映人類直覺的方式理解概念相似性。
超越關鍵字比對
傳統搜尋系統的運作方式就像精密的檔案櫃，能夠根據精確的字詞比對和中繼資料標籤來組織資訊。雖然對於結構化查詢有效，但這種方法卻難以進行細微的情境式搜尋，以找出現實世界資訊需求的特性。向量搜尋透過專注於意義而非匹配來超越這些限制。
當用戶搜尋“永續能源解決方案”時，向量搜尋系統了解此查詢與文件之間的語意關係，討論“可再生電力技術”或“綠電計畫”。系統使用餘弦相似性等距離指標計算查詢向量與文件向量之間的數學相似性，並根據概念相關性而非關鍵字頻率傳回結果。
速度優勢
現代向量搜尋實作透過近似接近的鄰居 （ANN） 演算法實現了顯著的效能，這些演算法可以從包含數百萬個項目的資料集中得到模擬相關的結果。這種速度結合語意理解，實現了傳統搜尋方法無法實現的即時應用程式，從驅動智慧聊天機器人到根據視覺相似性實現即時產品推薦。
這項基礎功能改變了組織與其資料互動的方式，為需要速度和情境理解的精密 AI 應用程式奠定基礎。
引導搜尋如何運作
引導管道
向量搜尋實作遵循系統化流程，將原始企業資料轉換為可搜尋的語意呈現。這段旅程從資料擷取開始，企業組織將文件、影像、音訊檔案或多媒體資產等各種內容導入專門的嵌入模型。這些Machine Learning模型，例如文字的 BERT 或影像的 ResNet，分析輸入資料並產生高維度向量表示，以擷取語意和情境關係。
選擇嵌入模型會大幅影響搜尋品質，且必須配合特定資料類型和使用案例。以文字為主的模型擅長理解語言的細微差別和文件關係，而多模式模型可以處理文字、影像和其他媒體類型的組合。組織通常會在試驗階段嘗試不同的模型，以優化與其特定資料特性和搜尋需求的關聯性。
儲存與索引架構
一旦生成，向量嵌入需要專門的儲存和索引策略，以實現快速檢索。向量資料庫使用複雜的索引技術組織這些高維度陣列，例如階層式可導覽小世界 （HNSW） 圖，透過向量空間建立可導覽路徑。這些索引將類似的向量組合在一起，大幅減少相似性搜尋所需的運算開銷。
支援向量資料庫的儲存基礎架構必須在多個方面提供一致的高效能：
- 高 IOPS 與輸送量，可同時處理內嵌作業與查詢
- 即時應用程式和使用者導向搜尋介面的低延遲存取
- 可擴充的容量，可適應不斷成長的向量資料集，從 GB 擴展到 PB
- 多協定支援，可與各種 AI 框架和開發工具整合
查詢處理與相似性比對
當使用者提交搜尋查詢時，系統會使用與資料擷取時相同的內嵌模型，將這些請求轉換為向量表示。接著向量資料庫會採用近似接近的鄰居 （ANN） 演算法，以快速識別最相似的儲存向量。與與資料庫中每個向量比較的暴力 k 最接近的鄰居方法不同，ANN 演算法透過智慧導覽索引向量空間，達到次秒的反應時間。
這種架構方法使組織能夠實施生產規模的向量搜尋系統，以保持準確性和效能，為複雜的企業 AI 應用程式奠定基礎。
企業應用程式與使用案例
知識管理轉型
擷取擴增世代 （RAG） 代表了在企業環境中進行向量搜尋最具變革性的應用程式之一。RAG 系統結合了向量資料庫的語意搜尋功能與大型語言模型 （LLM），以建立智慧助理，進而推翻組織的專有知識庫。當員工詢問有關公司政策、技術文件或歷史專案的複雜問題時，RAG 系統使用向量搜尋，從大量文件儲存庫中找出相關背景，然後產生準確、符合背景的回應。
此功能改變了組織管理和存取重要資訊的方式。律師事務所可以透過讓律師進行概念搜尋，而非透過特定的法律術語來加速案件先例發現。醫療組織可以透過幫助研究人員在數百萬份文件中尋找相關研究和臨床發現，來提高醫學研究效率。向量搜尋提供的語意理解，可確保舊有文件中的寶貴見解能透過自然語言查詢取得。
提升客戶體驗
向量搜尋透過實現更直觀、更有效的互動，徹底改變面向客戶的應用程式。以向量搜尋為基礎的現代化聊天機器人和虛擬助理，即使查詢不明確或使用非標準術語，也能理解客戶意圖。這些系統不會根據關鍵字配對提供一般回應，而是存取相關的產品資訊、支援文件和客戶歷史記錄，以提供個人化、準確的協助。
該技術遠遠超越文字型互動，以支援多模式搜尋功能。客戶可以上傳影像以尋找視覺上相似的產品、用自己的話描述問題，以獲得有針對性的故障排除指南，或提出跨越多種產品類別的複雜問題。這種語意理解能降低客戶挫折感，同時提高轉換率並支援效率。
加速內部生產力
在組織內，向量搜尋能夠提供複雜的內容探索和推薦系統，幫助員工尋找相關資訊、更有效地協作，並避免重複工作。研發團隊可以辨識不同部門的相關專案與方法，而銷售團隊則可根據潛在客戶的特性，迅速找出相關案例研究與競爭情報。
製造組織可以利用向量搜尋功能，找出品質管制應用程式，並運用視覺相似性配對，找出產品瑕疵或異常。金融服務公司可以透過識別概念上類似於已知詐欺活動的交易模式來增強詐欺偵測，即使特定細節有明顯差異。
這些應用程式展示了向量搜尋的潛力，不僅能改變組織儲存與擷取資訊的方式，還能展現他們如何利用資料資產取得競爭優勢。
實作挑戰與策略解決方案
克服技術複雜性
雖然向量搜尋提供了轉型的潛力，但企業實作仍面臨企業必須策略性處理的關鍵挑戰。儲存基礎架構需求是最重要的障礙，因為向量資料庫同時需要跨多個維度的穩定高效能。與優化吞吐量或延遲的傳統資料庫不同，向量搜尋系統需要高 IOPS 才能同時運作，低延遲存取功能則能即時回應查詢。
隨著資料集的擴展，效能優化變得越來越複雜。雖然在適度的資料集上執行的試驗專案可能表現良好，但使用數百萬或數十億個向量的生產實作可能會降低回應時間。相似性計算的數學複雜性，加上向量資料的高維度性質，可能會壓倒非專為這些工作負載設計的儲存系統。
可擴充性與整合考量
隨著向量資料集從初始 GB 成長到生產規模的 PB，儲存架構必須適應指數成長，而不會降低效能。傳統的擴充方法通常需要昂貴的基礎架構大修和延長停機時間，從而中斷關鍵 AI 應用程式。此外，當組織嘗試將向量搜尋功能與現有企業系統、資料湖泊和分析管道結合時，就會產生整合的複雜性。
資料品質和嵌入模式選擇對搜尋相關性和商業價值有重大影響。組織經常低估了針對其特定資料特性和使用案例優化嵌入模型所需的反覆流程。選擇不良的模型可能導致不相關的搜尋結果，削弱使用者的信心和採用率。成功的實作需要仔細評估多種嵌入方法，並根據實際使用模式持續改進模型。
向量搜尋的儲存基礎架構需求
效能與可擴充性規格
生產向量搜尋實作需求儲存基礎架構，可提供可預測、高效能的大量資料集存取。向量資料庫需要持續高 IOPS，以支援並行嵌入作業和使用者查詢，同時維持即時應用程式的一致低延遲回應時間。儲存層必須有效處理混合工作負載，包括在包埋過程中連續擷取資料，以及在相似性搜尋期間隨機存取模式。
隨著企業組織部署多樣化的 AI 框架和向量資料庫技術，多協定支援變得至關重要。現代向量搜尋實作通常需要透過 NFS 同時存取，才能進行傳統的檔案式操作，透過 S3 進行物件式儲存相容性，而透過 SMB 進行 Windows 式開發環境。儲存系統必須提供原生協定支援，而不會受到效能懲罰，也不需要複雜的閘道架構，進而帶來額外的延遲與複雜性。
企業級的可靠性與效率
向量搜尋應用程式通常支援業務關鍵流程，需要企業級資料保護和可用性保證。儲存故障可能會中斷面向客戶的 AI 應用程式、研發工作流程，以及自動化業務流程。企業組織需要能夠提供內建備援、快速復原能力，以及不中斷維護與升級的儲存架構。
隨著向量資料集和運算需求的成長，能效考量變得越來越重要。傳統的儲存方法可能會消耗大量電力和機架空間，因而限制組織在現有資料中心空間內擴展 AI 計畫的能力。與傳統的磁碟式系統相比，現代全快閃儲存架構能減少高達 85% 的能源消耗與空間需求，從而為 GPU 與運算擴充釋出資源。
向量搜尋實作的最佳做法
策略部署方法
成功的向量搜尋實作可受惠於分階段部署策略，先從定義明確的試驗專案開始，然後再擴展到企業級計畫。組織應找出可提供明確商業價值和可衡量成功標準的特定使用案例，例如提高客戶服務回應準確性或加速內部文件發現。這些初始專案可針對效能需求、使用者採用模式和整合挑戰，提供寶貴的深度資訊。
嵌入式模型選擇需要根據資料類型、搜尋要求和準確性期望進行仔細評估。組織應建立測試架構，使用代表性的資料樣本和實際的查詢模式來評估多種包埋方法。由技術團隊和終端使用者共同進行的協作評估，可確保模型選擇符合效能需求和業務目標。
基礎架構與卓越營運
必須在生產部署前建立效能監控與最佳化策略。關鍵指標包括查詢回應時間、傳輸率、包埋產生速度，以及儲存利用模式。組織應實施全面的監控，以追蹤技術效能和業務成果，從而實現資料驅動的優化決策。
整合規劃應能處理從資料擷取、包埋生成到查詢處理和結果交付的整個 AI 流程。成功的實作通常需要基礎架構團隊、資料科學團隊和應用程式開發人員之間的協調，以確保與現有企業系統的無縫整合。明確的管理架構有助於管理資料品質、模型版本控制和系統存取，同時維持安全性和合規性要求。
容量規劃必須考量向量搜尋部署的典型指數成長模式。企業組織經常發現，成功的試驗專案會導致資料集大小和使用者採用的快速擴展，需要能夠隨著需求變化而不中斷擴展的儲存架構。
智慧企業搜尋的未來
向量搜尋不僅代表技術進步，更代表了智慧化、具備情境感知能力的系統在根本上轉變，這些系統能夠理解人類意圖和組織知識。隨著企業越來越意識到資料資產的策略價值，向量搜尋功能成為競爭優勢的關鍵基礎架構。精通語意搜尋技術的組織，能夠運用新興的 AI 功能，從自主代理程式到精密的決策支援系統。
將向量搜尋與 RAG 融合，為組織創造了前所未有的機會，使關鍵資料的存取民主化，同時維持安全和治理控制。此項技術基礎讓 AI 系統得以推斷專屬資料，提供脈絡相關的深度資訊，並強化所有業務職能的人類決策能力。
然而，要實現這種潛力，需要專門為向量搜尋工作負載的獨特需求而設計的儲存基礎架構。Pure Storage® FlashBlade//Szie 平台提供支援生產向量搜尋實作所需的效能、可擴充性和效率。Pure Storage 與傳統儲存方法相比，經過實證效能提升了 36%，並能夠獨立擴展容量和效能，使組織能夠專注於 AI 創新，而非基礎架構的複雜性。
現今採用向量搜尋的組織，在正確的基礎架構投資支援下，將定義未來的競爭格局。問題不在於向量搜尋是否必不可少，而是要多快地發揮企業的轉型潛力。
深入了解 Pure Storage 如何運用專為向量搜尋和生成 AI 應用程式打造的基礎架構，來加速 AI 計畫。 AI
