什么是向量数据库

最新推荐文章于 2025-03-18 19:55:08 发布
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什么是向量数据库

向量数据库是一种应用在高效存储和查询高维向量的数据库。在传统的OLTP和OLAP数据库中（如上图所示），数据按行和列组织（这些称为表），并根据这些列中的值执行查询。然而，在某些应用程序中，包括图像识别、自然语言处理和推荐系统，数据通常表示为高维空间中的向量，这些向量加上 id 和有效负载（Payload），组成我们存储在集合中的元素。

在搞清楚向量数据库之前，先需要知道什么是向量(vector)。

什么是向量

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一文讲透什么是向量数据库？
weixin_53880910的博客
08-17 1354
嵌入模型[1]会将各种数据 (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。man、king、woman 和 queen 这几个词映射到的向量空间 (来源：baeldung[2])通过将向量映射到多维空间，可以对向量的语义相似性进行细致的分析，从而显著提高搜索和数据分类的准确性。
【LLM】向量知识库
weixin_42914989的博客
04-23 2772
在此列出一些公开的embeedding_model,Langchain原生支持加载embeedding_model,动手能力强的小伙伴可以根据文档动手实现一个embeedding api.文本嵌入模型 text-embedding-model本节了解了什么是向量、向量的生成、向量的存储和向量的应用，同时对比了向量数据库和常见非向量数据库的区别。动手设计了一个加载text2vec-large-chinese embedding model的api接口，并且将生成的向量录入到向量数据库中。
向量数据库：AI时代的“新基建”
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qq_36944952的博客
03-18 1008
向量数据库是一种**专门存储和管理高维向量数据**的数据库系统，其核心价值在于将非结构化数据（如文本、图像、音频）转化为向量形式，通常由AI模型（如BERT、ResNet）将文本、图像、音视频等非结构化数据**嵌入（Embedding）**生成，例如“苹果”可能被转换为[0.23, -0.45, 0.67, ...]这样的高维向量，并通过高效的相似性检索实现语义级匹配。
向量及向量知识库介绍
weixin_40280870的博客
01-16 1350
向量数据库是用于高效计算和管理大量向量数据的解决方案。向量数据库是一种专门用于存储和检索向量数据（embedding）的数据库系统。它与传统的基于关系模型的数据库不同，它主要关注的是向量数据的特性和相似性。在向量数据库中，数据被表示为向量形式，每个向量代表一个数据项。这些向量可以是数字、文本、图像或其他类型的数据。向量数据库使用高效的索引和查询算法来加速向量数据的存储和检索过程。
10分钟了解向量数据库
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zxm2015的博客
05-29 7万+
向量数据库（Vector Database），也叫矢量数据库，主要用来存储和处理向量数据。在数学中，向量是有大小和方向的量，可以使用带箭头的线段表示，箭头指向即为向量的方向，线段的长度表示向量的大小。两个向量的距离或者相似性可以通过汉明距离、欧式距离或者余弦距离得到。图像、文本和音视频这种非结构化数据都可以通过某种变换或者嵌入学习转化为向量数据存储到向量数据库中，从而实现对图像、文本和音视频的相似性搜索和检索。
向量数据库——AI时代的基座
陈老老老板的博客
11-20 9639
向量数据库在构建基于大语言模型的行业智能应用中扮演着重要角色。大模型虽然能回答一般性问题，但在垂直领域服务中，其知识深度、准确度和时效性有限。为了解决这一问题，企业可以利用向量数据库结合大模型和自有知识资产，构建垂直领域的智能服务。向量数据库存储和处理向量数据，提供高效的相似度搜索和检索功能。通过向量嵌入，将企业知识库文档和数据转化为向量表示，并与大模型进行交互，实现专有、私域的垂直的行业智能化应用。向量数据库中的向量指的是用于表示数据特征的数学概念。在计算机科学和数据处理领域
为什么大模型需要外挂知识库？这是我听过最好的回答
2401_85328934的博客
11-19 2898
在大语言模型（LLM，如 GPT、ChatGPT）被广泛应用的今天，我们经常听到“外挂知识库”这个概念，尤其是基于向量的知识库。许多人可能会疑惑，大模型不是已经拥有了强大的知识储备吗？为什么还需要外挂一个知识库？今天，我们就来揭开这个问题的答案。
什么是向量数据库？
金木AI
05-25 651
通过向量化表示、专门的存储结构、高效的索引机制和近似最近邻搜索算法，向量数据库能够高效地管理和查询大量的高维向量数据。向量数据库能够高效地存储和管理大量的高维向量数据，这些向量通常是通过深度学习模型（如 BERT、ResNet 等）从原始数据（如图像、文本、音频）中提取的特征。这些索引有助于快速找到与查询向量最接近的向量。主要用于相似性搜索，即给定一个查询向量，找到数据库中与之最相似的向量。用户提交一个查询向量，数据库通过索引结构进行快速搜索，返回与查询向量最相似的若干个向量（通常是 K 个最近邻向量）。
什么是向量数据库？向量数据库概念，详细入门
秃了也弱了
03-06 4501
向量数据库是一种专门用于存储和查询向量数据的数据库。向量数据也就是embedding向量。典型结构是一个一维教组，其中的元素是教值(通常是浮点数)。这些数值表示对象或数据点在多维空间中的位置、特征或属性。
什么是向量数据库？【含代码示例】
一个做过前端开发的产品经理，经历过睿智产品的折磨导致脱发之后，励志要翻身"农奴"把歌唱，一边打入敌人内部一边持续提升自己，为我们广大开发同胞谋福祉，坚决抵制睿智产品折磨我们码农兄弟！
06-29 1659
向量数据库：定义与基本概念关键术语解释向量数据库与传统数据库的对比数据类型差异查询方式的不同性能考量应用场景与开发技巧示例一：图像识别系统示例二：推荐系统开发技巧结语在数据科学与人工智能领域飞速发展的今天，向量数据库作为一个新兴的概念，正逐渐吸引着越来越多开发者的关注。它不仅代表了数据库技术的一个新方向，更是解决了传统关系型数据库如MySQL在处理高维向量数据时的局限性。
DeepSeek大模型应用开发-向量库（一文搞懂什么是向量库）
chajinglong的专栏
02-17 3588
首先，我们得搞清楚什么是向量。其实向量这个词并不复杂，别被数学课上的那些公式吓到了。简单来说，向量是一种可以表示方向和大小的数据结构。它可以是二维、三维，甚至是多维的。比如，我们在地图上定位一个位置，需要经纬度，这就是一个二维向量。而如果你在太空中飞行，那就得加上高度，变成三维向量。然而，在计算机世界中，我们可以创建任意多维度的向量。比如，当你在看一部电影的时候，某个推荐算法可能会把电影的各种特征（如类型、演员、评分等）转换成一个高维向量。这个向量代表了电影的特性，让机器能更好地理解它。
一文让你搞懂向量数据库！结合大模型Agent，简直不要太好用！
瓦罗兰特顶级C位的博客
11-26 4321
以 ChatGPT 为代表的大语言模型问世，它在带来巨大震撼的同时，其天然缺陷和诸多限制也让开发者颇为困扰，比如存在输入上下文 token 限制、不具备记忆能力等问题。
小学生也能听得懂的大模型 - Transformer 1
2401_85325557的博客
07-29 1356
参考 [小学生也能听得懂的大模型 Transformer 1]
向量数据库介绍
TYLZVS007的博客
08-09 2351
本文是向量数据库的科普文，介绍了向量数据库的概念、应用场景、选择向量数据库产品的考虑点，最后以PostgreSQL向量扩展示例展示向量数据库的使用。
Elasticsearch：什么是向量和向量存储数据库，我们为什么关心？
Elastic 中国社区官方博客
09-21 3686
Elasticsearch 从 7.3 版本开始支持向量搜索。从 8.0 开始支持带有 HNSW 的 ANN 向量搜索。目前 Elasticsearch 已经是全球下载量最多的。它允许使用密集向量和向量比较来搜索文档。下向量搜索在人工智能和机器学习领域有许多重要的应用。有效存储和检索向量的数据库对于构建生产就绪的 AI/ML 服务至关重要。更多关于 Elastic 向量搜索的信息，可以在地址找到更多的信息。
认识向量数据
追风2019
09-08 1691
向量数据的实际应用不仅局限于大型、复杂的系统，即使是中小规模的数据集合，也可以通过集成到现有技术栈中的相应插件来实现高效的AI检索。：为了处理大规模数据集，许多向量数据库采用了并行处理和分布式架构，使得数据的存储和检索可以在多个节点上同时进行，提高了系统的扩展性和容错性。：向量数据库底层采用了高效的数据结构和算法，如 KD 树、球树或局部敏感哈希（LSH），以支持快速的数据检索和高效的存储管理。：向量数据库采用了专门为高维向量数据设计的存储结构，如倒排索引、树结构等，这些结构优化了数据的存储和检索效率。
【记录一下学习】Embedding 与向量数据库
风信子的博客
03-07 1766
Qdrant（读作：quadrant /'kwɑdrənt/ n. 象限；象限仪；四分之一圆）是一个向量相似度搜索引擎。它提供了一个生产就绪的服务，具有方便的 API 来存储、搜索和管理点 - 带有附加载荷的向量。专门支持扩展过滤功能，使其对各种神经网络或基于语义的匹配、分面搜索和其他应用非常有用。以下展示了如何使用与向量数据库相关的功能。有各种运行的模式，取决于所选择的模式，会有一些细微的差异。选项包括：本地模式，无需服务器Qdrant 云请参阅安装说明。
向量数据库中的向量是什么？
u010992421的专栏
04-15 593
这些向量捕捉了单词之间的语义和句法关系，使得语义上相近的单词在向量空间中也具有相近的位置。通过计算向量之间的相似性（如余弦相似度、欧几里得距离等），可以高效地检索与给定向量相似的其他向量，从而实现快速且准确的数据检索。通常指的是高维空间中的点或方向，它们由一组数值组成，这些数值表示该点在空间中的位置或方向。在机器学习和人工智能领域，向量经常用于表示各种类型的数据，如文本、图像、音频等。向量数据库特别适用于处理大规模、高维度的向量数据，并提供高效的相似性搜索功能。
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