构建以向量数据库为中心的动态知识库

向量数据库、知识图谱、动态知识库、自然语言处理、机器学习、嵌入式表示

1. 背景介绍

随着大数据时代的到来，海量文本、图像、音频等数据呈爆炸式增长。如何有效地存储、检索和利用这些数据成为了一个重要的挑战。传统的数据库结构难以应对这种复杂的数据类型和关系，而知识图谱（Knowledge Graph，KG）作为一种新的数据模型，能够更好地表示和组织知识。

知识图谱是一种以实体和关系为节点的图结构，能够将知识表示为结构化的形式，方便进行推理和查询。然而，传统的知识图谱构建方式通常依赖于人工标注和规则化，效率低下，难以适应海量数据的快速更新。

近年来，随着深度学习和自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）技术的快速发展，向量数据库（Vector Database）应运而生。向量数据库能够高效地存储和检索高维向量数据，为构建动态知识库提供了新的可能性。

2. 核心概念与联系

2.1 向量数据库

向量数据库是一种专门用于存储和检索高维向量数据的数据库。它利用向量相似性进行数据检索，能够高效地处理海量数据。

2.2 知识图谱

知识图谱是一种以