向量数据库落地实践
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内容提要
本文介绍了京东内部向量数据库vearch的实践经验，包括文本转向量、向量维度、建表参数选择等。还介绍了分片数和副本数的评估方法，以及数据库中的数据记录和表结构。最后，指出向量数据库对大模型应用的重要性，并提出了一些优化方案。
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Q&A
Vearch是什么？
Vearch是京东内部用于高性能相似搜索的弹性分布式向量数据库。
如何将文本转换为向量？
文本转向量通过大模型网关接口实现，传入对应的模型和待转换的文本即可。
建表时应该选择哪些参数？
建表参数选择主要依赖于检索模型，推荐使用HNSW，并根据具体需求配置相关参数。
如何评估分片数和副本数？
分片数和副本数应根据实际数据量评估，初期可申请最少资源，后续可扩展。
向量数据库对大模型应用有什么重要性？
向量数据库对大模型应用至关重要，能够存储内部数据以提高检索能力。
未来向量数据库的优化方向是什么？
未来将优化混合检索方案以提高检索准确率。
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