李赛赛的专栏

想象你走进一家数字化的披萨餐厅，这里用AI技术优化了点餐流程。让我们通过这个生动场景来解释向量数据库的核心概念。这个美味的例子展示了：不同的相似度度量会导致不同的推荐结果，实际应用中需要根据业务需求选择合适的度量方式。向量数据库的价值就在于它能高效处理这类比较操作，即使面对百万级"菜单"也能快速响应。

传统数据库通过精确匹配和索引来检索数据，而向量数据库则专门设计用于处理高维向量数据，支持基于相似性的模糊查询。高维向量存储：通常处理128维到2048维的密集向量近似最近邻(ANN)搜索：牺牲少量精度换取查询速度的指数级提升专用索引算法：如HNSW(Hierarchical Navigable Small World)、IVF(Inverted File Index)等# 典型向量数据库使用示例（以FAISS为例）d = 768 # 向量维度nb = 100000 # 数据库大小。

🧩在现代科技的快速发展中，人工智能（AI）与大模型（Large Models）成为了众多领域的热门话题。尽管这两个词常常被混合使用，但它们在定义和功能上实际上存在着显著的差异以及紧密的联系。人工智能（AI）是一种模拟人类智能的计算机系统，其目标在于使机器能够像人一样进行思考、学习和自主决策。AI 涵盖了算法、数据处理、计算机视觉、自然语言处理等多个领域。在这些领域中，AI系统通过从大量数据中提取模式和知识进行自我学习，从而不断提高其性能。这种智能可以分为狭义AI和广义AI狭义AI（Narrow AI）