Mosaic AI 向量搜尋

本文概述 Databricks 的向量資料庫解決方案 Mosaic AI 向量搜尋，包括其它是什麼及其運作方式。

什麼是 Mosaic AI 向量搜尋？

Mosaic AI 向量搜尋是一個向量資料庫，內建於 Databricks Data Intelligence Platform，並與其治理及生產力工具整合。 向量資料庫是經過最佳化的資料庫，可儲存並擷取高維度向量，例如內嵌。 內嵌是資料語意內容的數學表示法，通常是文字或影像資料。 內嵌是由大型語言模型所產生，而且是許多 GenAI 應用程式的關鍵元件，依賴於尋找彼此類似的文件或影像。 範例包括 RAG 系統、推薦系統，以及影像與視訊辨識。

使用 Mosaic AI 向量搜尋，您可以從 Delta 資料表建立向量搜尋索引。 索引包含內嵌資料與中繼資料。 然後，您可以使用 REST API 來查詢索引，以識別最類似的向量，並傳回相似性的文件。 您可以建構索引，以在更新基礎 Delta 資料表時自動同步處理。

Mosaic AI 向量搜尋如何運作？

Mosaic AI 向量搜尋會使用階層式瀏覽小型世界 (HNSW) 演算法來測量最接近像素搜尋與 L2 距離的距離量值來測量內嵌向量相似性。 如果您想要使用餘弦相似性，您需要先將資料點內嵌正常化，再將它們饋送至向量搜尋。 當資料點正常化時，L2 距離所產生的排名與餘弦相似性所產生的排名相同。

Ｍosaic AI 向量搜尋也支援混合式關鍵字相似性搜尋，其結合了以向量為基礎的內嵌搜尋與傳統關鍵字型搜尋技術。 此方法會比對查詢中完全符合字組，同時使用以向量為基礎的相似性搜尋來擷取查詢的語意相似性與內容。

藉由整合這兩種技術，混合式關鍵字相似性搜尋會擷取不僅包含完全符合關鍵字的文件，還會擷取概念上類似的文件，以提供更完整且相似性的搜尋結果。 此方法特別適用於 RAG 應用程式，其中的來源資料具有唯一關鍵字，例如 SKU 或不適合純相似性搜尋的識別碼。

如需 API 的詳細資訊，請參閱 Python SDK 參考 與 查詢向量搜尋端點。

相似性搜尋計算

相似性搜尋計算會使用下列公式：

其中 dist 是查詢 q 與索引項目 x之間的 Euclidean 距離：

關鍵字搜尋演算法

相關性分數是使用 Okapi BM25計算。 搜尋所有文字或字串資料行，包括文字或字串格式的原始文字檔內嵌與中繼資料行。 Tokenization 函數會在字邊界分割、移除標點符號，並將所有文字轉換成小寫。

如何合併相似性搜尋與關鍵字搜尋

相似性搜尋與關鍵字搜尋結果會使用倒數排名融合 (RRF) 函數結合。

RRF 會使用分數，從每個方法重新評分每個文件：

在上述方程式中，排名從 0 開始，加總每個文件的分數，並傳回最高評分的文件。

rrf_param 控制較高排名與較低排名之文件的相對重要性。 根據文學， rrf_param 設定為 60。

分數正常化，因此最高分數為 1，而最低分數為 0，請使用下列方程式：

提供向量內嵌的選項

若要在 Databricks 中建立向量資料庫，您必須先決定如何提供向量內嵌。 Databricks 支援三個選項：

• 選項 1：Delta 同步索引與 Databricks 計算的內嵌提供來源 Delta 資料表，其中包含文字格式的資料。 Databricks 會使用您指定的模型來計算內嵌，並選擇性地將內嵌儲存至 Unity 目錄中的資料表。 隨著 Delta 資料表的更新，索引會與 Delta 資料表保持同步。

  下圖說明此程序：

  1. 計算查詢內嵌。 查詢可以包含中繼資料篩選。
  2. 執行相似性搜尋以識別相關性的文件。
  3. 傳回相關性的文件，並將其附加至查詢。

  

• 選項 2：Delta 具有自我管理內嵌 同步索引：您提供包含預先計算內嵌的來源 Delta 資料表。 隨著 Delta 資料表的更新，索引會與 Delta 資料表保持同步。

  下圖說明此程序：

  1. 查詢是由內嵌所組成，而且可以包含中繼資料篩選。
  2. 執行相似性搜尋以識別相關性的文件。 傳回相關性的文件，並將其附加至查詢。

  

• 選項 3：直接向量存取索引 ：當內嵌資料表變更時，您必須使用 REST API 手動更新索引。

  下圖說明此程序：

  

如何設定 Mosaic AI 向量搜尋

若要使用 Mosaic AI 向量搜尋，您必須建立下列內容：

• 向量搜尋端點。 此端點會提供向量搜尋索引。 您可以使用 REST API 或 SDK 來查詢及更新端點。 端點會自動調整以支援索引的大小或並行要求數目。 如需指示，請參閱建立向量搜尋端點。
• 向量搜尋索引。 向量搜尋索引是從差異資料表建立，並經過最佳化以提供即時近似近鄰搜尋。 搜尋目標是識別類似查詢的文件。 向量搜尋索引出現在 Unity 目錄並由 Unity Catalog 管理。 如需指示，請參閱建立向量搜尋索引。

此外，如果您選擇使用 Databricks 計算嵌入，您可以使用預先設定的基礎模型 API 端點，或建立端點服務模型來為您選擇的嵌入模型提供服務。 如需指示，請參閱按權杖付費基礎模型 API 或建立服務端點的生成式 AI 模型。

若要查詢服務端點模型，您可以使用 REST API 或 Python SDK。 您的查詢可以根據差異資料表的任何資料行來定義篩選條件。 如需詳細資訊，請參閱在查詢中使用篩選條件、API 參考資料或 Python SDK 參考資料。

需求

• 已啟用 Unity 目錄的工作區。
• 已啟用無伺服器計算。 如需指示，請參閱連線無伺服器計算。
• 來源資料表必須啟用變更資料摘要。 如需指示，請參閱在 Azure Databricks 使用 Delta Lake 變更資料摘要。
• 在目錄結構描述擁有 CREATE TABLE 權限以建立索引。
• 已啟用個人存取權杖。

資料保護及驗證

Databricks 會實作下列安全性控制來保護您的資料：

• 客戶向 Mosaic AI 向量搜尋的每項請求都會以邏輯方式隔離、驗證及授權。
• Mosaic AI 向量搜尋會加密待用資料 (AES-256) 與傳輸中資料 (TLS 1.2+)。

Mosaic AI 向量搜尋支援兩種驗證模式：

• 個人存取權杖 - 您可以使用個人存取權杖來驗證 Mosaic AI 向量搜尋。 請參閱個人存取驗證權杖。 如果您在筆記本環境使用 SDK，其會自動產生 PAT 權杖以進行驗證。
• 服務主體權杖 - 系統管理員可以產生服務主體權杖，並將其傳遞至 SDK 或 API。 請參閱使用服務主體。 針對生產使用案例，Databricks 建議使用服務主體權杖。

在 2024 年 5 月 8 日或之後建立的端點，支援客戶自控金鑰 (CMK)。

監控使用量與成本

計費使用量系統資料表可讓您監控關聯向量搜尋索引和端點的使用量與成本。 查詢範例如下：

WITH all_vector_search_usage (
  SELECT *,
         CASE WHEN usage_metadata.endpoint_name IS NULL
              THEN 'ingest'
              ELSE 'serving'
        END as workload_type
    FROM system.billing.usage
   WHERE billing_origin_product = 'VECTOR_SEARCH'
),
daily_dbus AS (
  SELECT workspace_id,
       cloud,
       usage_date,
       workload_type,
       usage_metadata.endpoint_name as vector_search_endpoint,
       SUM(usage_quantity) as dbus
 FROM all_vector_search_usage
 GROUP BY all
ORDER BY 1,2,3,4,5 DESC
)
SELECT * FROM daily_dbus

如需計費使用量資料表內容的詳細資訊，請參閱計費使用量系統資料表參考。 下列範例筆記本有其他查詢。

向量搜尋系統資料表查詢筆記本

取得筆記本

資源和資料大小限制

下表摘要說明向量搜尋端點與索引的資源和資料大小限制：

下列限制適用於建立及更新向量搜尋索引：

下列限制適用於查詢 API。

限制

• 不支援資料列與資料行層級權限。 然而，您可以使用篩選 API 來實作自己的應用層級 ACL。

其他資源

• 使用擷取擴增生成 (RAG)、基礎模型與向量搜尋來部署 LLM 聊天機器人。
• 如何建立及查詢向量搜尋索引。
• 範例筆記本