大模型时代的向量数据库：原理解析和应用案例

大家好，在人工智能领域，数据处理和加工的需求愈发增加。随着人们深入探索AI高级的应用，如图像识别、语音搜索和推荐引擎等，数据的复杂性也在不断地增加。此时传统的数据库存储方式已不能完全满足需求，向量数据库应运而生。

与传统数据库存储标量值不同，向量数据库专门设计用于处理多维数据点，也称为向量。这些向量在多个维度中表示数据，可以被视为在空间中指向特定方向和大小的箭头。

数字时代推动我们进入了由人工智能和机器学习为主导的时代，向量数据库已经成为存储、搜索和分析高维数据向量的不可或缺的工具。

1.向量数据库

向量数据库是一种专门用来存储多维向量表示特定特征或质量信息的数据库。

每个向量的维度数量可以在一定范围内有很大的变化，从几个到几千个不等，具体取决于数据的复杂性和细节。这些数据可以包括文本、图像、音频和视频等多种类型，通过使用机器学习模型、词嵌入或特征提取技术等各种过程将其转换为向量。

向量数据库的主要优势在于它能够快速和精确地按照向量的距离或相似性定位和检索数据。这意味着可以基于语义或上下文相关性进行搜索，而不仅仅依赖于传统数据库中的精确匹配或预设标准。

例如，使用向量数据库，可以：

• 根据旋律和节奏搜索与特定歌曲吻合的歌曲。

• 发现与特定文章主题和观点相吻合的文章。

• 根据特定设备的特征和评论，查找相似的设备。

2.向量数据库工作原理