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内容提要
矢量搜索和人工智能（AI）越来越受欢迎。矢量搜索使用向量来表示非结构化数据，允许基于含义进行查询。大型语言模型（LLMs）对于矢量搜索至关重要，因为它们理解概念并生成相似向量。矢量搜索使用欧氏距离和余弦相似度等距离度量来找到最相似的向量。矢量搜索技术自2016年以来就存在，但最近由于OpenAI推出ChatGPT而变得流行。随着LLMs的普及，矢量搜索的采用率也增加了。矢量搜索是一种现代的颠覆者，改变了信息检索。
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关键要点
- 矢量搜索和人工智能（AI）越来越受欢迎，成为技术公司关注的焦点。
- 矢量搜索使用向量表示非结构化数据，允许基于含义进行查询。
- 大型语言模型（LLMs）对于矢量搜索至关重要，因为它们理解概念并生成相似向量。
- 矢量搜索通过距离度量（如欧氏距离和余弦相似度）找到最相似的向量。
- 矢量搜索技术自2016年以来存在，但因ChatGPT的推出而变得流行。
- 矢量搜索是一种现代的颠覆者，改变了信息检索的方式。
- 向量是非结构化数据（如文本、图像和音频）的编码表示。
- 模型的训练数据质量和数量对LLMs的表现至关重要。
- MongoDB Atlas Vector Search提供三种计算相似度的方法：欧氏距离、余弦相似度和点积。
- LLMs的出现与2017年Transformer架构的引入密切相关。
- ChatGPT的推出使得LLMs变得易于使用，推动了其流行。
- 矢量搜索和LLMs的结合推动了数据处理和信息检索的变革。
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