老司机带你聊聊向量数据库

引言

随着人工智能、大数据技术的发展，传统数据库已经难以满足某些复杂应用场景的需求，尤其是在图像、语音、文本等非结构化数据的处理上，传统的精确匹配方式已经显得力不从心。 最近几年，向量数据库应运而生，成为了热门话题。向量数据库的核心优势在于它可以通过将数据转化为高维向量，在相似性计算中找到更为接近的结果，而不再局限于传统数据库中对精确匹配的依赖。 如今，越来越多的应用场景，特别是图片搜索、语音识别正在依靠向量数据库来解决问题。众多向量数据库产品也如雨后春笋不断冒出，Faiss 、Milvus、Pinecone、Weaviate、Vespa等等。

本文以轻松对话的方式，带你深入了解向量数据库的原理与应用，并与传统数据库进行对比，探索其背后的技术魅力。

有趣的对话

萌新：哥，我听说过传统数据库，但是最近老听人提什么“向量数据库”。啥意思啊？我这数据库小白完全懵逼了……😂

知识人：哈哈，别慌，我来给你大白话解释。先说传统数据库吧，你应该听过吧？

萌新：嗯，知道一点，就是那种存数据、查数据的，不是么？

知识人：对！传统数据库的搜索，主要是基于一些索引和排序算法，比如B Tree