TiDB Vector 太香啦：以图搜图初体验！
内容提要
TiDB Serverless引入了矢量化功能，允许用户体验TiDB Vector。文章详细介绍了作者的经验，包括创建TiDB Vector实例和进行矢量检索。文章还讨论了图像和自然语言搜索的基本应用。作者推荐对TiDB Serverless感兴趣的人探索TiDB Vector。
关键要点
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TiDB Serverless引入了向量化功能，用户可以体验TiDB Vector。
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文章分享了作者的TiDB Vector初体验，包括创建实例和向量检索。
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TiDB Serverless提供免费试用额度，用户只需注册TiDB Cloud账号即可。
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向量是浮点数组，embedding是将非结构化数据转化为向量的过程。
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向量检索通过计算向量之间的相似度来实现。
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作者展示了如何创建带有向量字段的表并进行数据插入和检索。
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介绍了余弦相似度和欧式距离作为向量检索的常用方法。
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展示了以图搜图的基本实现流程，包括连接TiDB和使用Python SDK。
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使用HNSW算法优化向量索引，提高检索性能。
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自然语言搜索图片的实现，展示了文本到向量的转换过程。
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TiDB Vector的推出为非结构化数据搜索提供了新的可能性。
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未来期待更多索引类型和GPU加速等功能的支持。
延伸问答
TiDB Vector 是什么？
TiDB Vector 是 TiDB Serverless 引入的向量化功能，允许用户进行向量检索和非结构化数据搜索。
如何创建 TiDB Vector 实例？
用户只需注册 TiDB Cloud 账号，然后在创建集群页面选择相应的开关即可创建 TiDB Vector 实例。
向量检索是如何工作的？
向量检索通过计算向量之间的相似度来实现，常用的方法包括余弦相似度和欧式距离。
TiDB Vector 支持哪些搜索方式？
TiDB Vector 支持以图搜图和自然语言搜图的基本应用，用户可以通过向量检索实现这些功能。
HNSW 算法在 TiDB Vector 中的作用是什么？
HNSW 算法用于优化向量索引，提高检索性能，尤其是在处理大量数据时。
TiDB Vector 的未来发展方向是什么？
未来期待 TiDB Vector 支持更多索引类型和 GPU 加速等功能，以提升性能和应用场景。
