TiDB Vector 太香啦：以图搜图初体验！
原文中文，约8400字，阅读约需20分钟。
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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。
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Q&A
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。
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