Python 矢量数据库和矢量索引:构建 LLM 应用程序

文章介绍了如何使用Python矢量数据库,如NSDT场景编辑器,加速3D应用场景构建,并详细阐述了其在生成式AI中的应用。通过向量表示数据,开发人员能实现快速相似性搜索和扩展性,涵盖的用例包括视觉搜索和异常检测。同时探讨了矢量数据库与矢量索引的区别及其在企业中的适用场景。

 

Python 矢量数据库和矢量索引:构建 LLM 应用程序

 

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由于使用其硬件创建的生成式AI应用程序,Nvidia经历了显着的增长。另一项软件创新,矢量数据库,也正在乘着生成式人工智能的浪潮。

开发人员正在向量数据库上用Python构建AI驱动的应用程序。通过将数据编码为向量,他们可以利用向量空间的数学特性在非常大的数据集中实现快速相似性搜索。

让我们从基础开始!

矢量数据库基础知识

矢量数据库将数据作为数字矢量存储在坐标空间中。这允许通过余弦相似性等操作计算向量之间的相似性。

最接近的向量表示最相似的数据点。与标量数据库不同,矢量数据库针对相似性搜索进行了优化,而不是复杂的查询或事务。

检索类似的向量只需几毫秒而不是几分钟,甚至跨越数十亿个数据点也是如此。

矢量数据库构建索引以按邻近度有效地查询矢量。这有点类似于文本搜索引擎如何索引文档以进行快速全文搜索。

与传统数据库相比,矢量搜索对开发人员的好处

对于开发人员,矢量数据库提供

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