LLM 学习之「向量数据库」_ai 向量数据库

LLM 学习之「向量数据库」

什么是向量数据库？

向量数据库是一种以向量或数据点的数学表示形式存储数据的数据库。 人工智能和机器学习使非结构化数据能够转换为捕获意义和上下文的数字表示（向量），这得益于自然语言处理和计算机视觉的进步。

矢量相似性搜索 （VSS） 是矢量数据库的关键功能。它是查找与向量数据库中给定查询向量相似的数据点的过程。

常用的 VSS 用途包括推荐系统、图像和视频搜索、自然语言处理和异常检测。例如，如果构建推荐系统，则可以使用 VSS 查找（并建议）与用户以前表现出兴趣的产品类似的产品。

信息有多种形式。有些信息是非结构化的，例如文本文档、富媒体和音频，有些则是结构化的，例如应用程序日志、表格和图表。人工智能和机器学习（AI/ML）的创新使我们能够创建一种机器学习模型，即嵌入模型。嵌入模型将所有类型的数据编码为向量，以捕获资产的含义和上下文。这样我们就能够通过搜索相邻的数据点找到相似的资产。向量搜索方法可提供独特的体验，例如用智能手机拍照，然后搜索相似的图像。
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