什么是AI矢量数据库？
原文中文，约5700字，阅读约需14分钟。发表于：。对于涉及大型语言模型、生成式人工智能和语义搜索的应用程序来说，高效的数据处理变得比以往任何时候都更加重要。 所有这些新应用程序都依赖于矢量嵌入（vector embeddings），这是一种数据表示形式，其中包含语义信息，这对于人工智能获得理解并维持在执行复杂任务时可以利用的长期记忆至关重要。...
对于涉及大型语言模型、生成式人工智能和语义搜索的应用程序来说，高效的数据处理变得更加重要。矢量数据库通过优化存储和查询能力来满足这一需求。它具有独立矢量索引和处理矢量嵌入的能力。矢量数据库的优势包括数据管理、元数据存储和过滤、可扩展性、实时更新、备份和收集、生态系统整合以及数据安全和访问控制。矢量数据库使用算法如随机投影、产品量化、位置敏感散列和分层可导航小世界来创建索引。相似性度量用于比较和识别相关结果。矢量数据库还具有监测、访问控制、备份和收集以及API和SDK等功能。
