向量数据库

什么是向量数据库？

向量数据库是一种组织有序的向量嵌入集合，整合了可以随时创建、读取、更新和删除的向量嵌入。向量嵌入将数据块 (例如文本或图像) 表示为数值。向量数据库是一种专门用于存储和检索向量数据的数据库系统。在计算机科学中，向量通常指的是具有大小和方向的数学对象，但在数据库的上下文中，向量通常指的是高维空间中的点，这些点可以用于表示各种类型的数据，比如图像、音频、文本或其他复杂数据结构。

向量数据库的关键特性包括：

1. 高维数据支持：能够处理高维向量，这对于机器学习和深度学习应用尤其重要。

2. 相似性搜索：向量数据库通常提供高效的相似性搜索功能，允许用户根据向量的相似度来检索数据。

3. 索引结构：为了提高搜索效率，向量数据库使用特殊的索引结构，如KD树、球树（Ball Tree）、哈希表或近似最近邻（ANN）算法。

4. 数据压缩：由于向量数据可能非常庞大，向量数据库可能包含数据压缩技术，以减少存储需求。

5. 分布式处理：为了处理大规模数据集，向量数据库可能支持分布式存储和计算。

6. 实时性能：在某些应用中，如推荐系统或实时搜索，向量数据库需要提供快速的查询响应时间。

什么是嵌入模型？

各种数据 (例如文本、图像、图表和视频) 转换为数值向量，以便捕捉其在多维向量空间中的含义和细微差别。嵌入技术的选择取决于应用需求，同时要兼顾语义深度、计算效率、要编码的数据的类型、维度等因素。