向量数据库实战指南：从相似性检索到大规模应用

一. 向量数据库核心概念与相似性检索

1.1 什么是向量数据库？

向量数据库（Vector Database）是专为高维向量数据设计的存储与检索系统，通过计算向量间的相似度（如余弦相似度、欧氏距离），实现快速近邻搜索。其核心价值在于解决传统数据库无法高效处理非结构化数据（文本、图像、音视频）的问题。

核心组件：

• 向量编码器：将数据转换为向量（如BERT、CLIP）

• 索引结构：加速搜索（如HNSW、IVF）

• 相似度计算：距离度量算法

典型应用场景：

• 文本语义搜索（如ChatGPT知识库增强）

• 图像/视频内容检索

• 个性化推荐系统

• 

二. KNN算法与向量检索优化

2.1 K最近邻（KNN）算法原理

给定查询向量，在数据集中找到与其距离最近的K个向量：

Python

import numpy as np  
def knn(query: np.ndarray, data: np.ndarray,