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网站建设基本知识代码,b站推广app大全,做视频网站需要多少上传,个人养老保险怎么缴纳向量数据库介绍及应用 一、向量数据库概述 什么是向量数据库? 向量数据库(Vector Database)是一类专门用于存储、索引和检索高维向量数据的数据库。相比传统的关系型数据库(RDBMS),向量数据库的核心特点是能够高效地进行相似性搜索,主要用于处理如文本、图像、音频等…

向量数据库介绍及应用

一、向量数据库概述

什么是向量数据库?

向量数据库(Vector Database)是一类专门用于存储、索引和检索高维向量数据的数据库。相比传统的关系型数据库(RDBMS),向量数据库的核心特点是能够高效地进行相似性搜索,主要用于处理如文本、图像、音频等非结构化数据。

发展背景

随着深度学习和大模型的发展,许多应用需要对高维嵌入向量(Embedding)进行高效检索,如搜索引擎、推荐系统、AI 聊天助手等。传统数据库难以满足高维数据的高效查询需求,因此向量数据库成为了 AI 时代的重要基础设施。

二、底层原理

1. 向量表示与距离计算

向量数据库存储的数据通常是高维向量,例如:

  • 文本 -> 由 BERT、GPT 生成的文本嵌入(Embedding)

  • 图像 -> 由 ResNet、CLIP 提取的特征向量

  • 音频 -> 由 Wav2Vec 提取的音频特征

向量数据库使用相似性度量来进行搜索,常见的距离计算方式包括:

  • 欧氏

http://www.dtcms.com/wzjs/200577.html

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