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MariaDB中的向量存储、索引与搜索
原文英文，约1200词，阅读约需5分钟。
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内容提要
在MariaDB 11.7及以上版本中，可以直接在表中存储向量，支持生成AI应用中的复杂含义嵌入和检索增强生成（RAG）。通过创建向量索引和相似度搜索，可以高效检索相关数据，提高AI模型输入质量。
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关键要点
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MariaDB 11.7及以上版本支持在表中直接存储向量，简化生成AI应用的基础设施。
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向量用于嵌入复杂含义，适用于检索增强生成（RAG）技术。
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通过创建向量索引和相似度搜索，可以高效检索相关数据，提高AI模型输入质量。
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使用VECTOR数据类型创建表以存储向量，确保嵌入维度匹配。
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为向量列添加索引以提高读取性能，并可指定距离函数和HNSW算法的M值。
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插入向量时，使用VEC_FromText函数，确保维度正确。
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相似度搜索通过比较向量，使用VEC_DISTANCE_EUCLIDEAN和VEC_DISTANCE_COSINE函数。
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提供了一个使用Java的实际示例，展示如何利用MariaDB的向量搜索能力创建生成AI应用。
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延伸问答
MariaDB 11.7版本支持什么新功能？
MariaDB 11.7版本支持在表中直接存储向量，简化AI应用的基础设施。
如何在MariaDB中创建向量索引？
可以在创建表时使用VECTOR INDEX语句为向量列添加索引，以提高读取性能。
在MariaDB中插入向量数据的函数是什么？
可以使用VEC_FromText函数将向量数据插入MariaDB表中。
相似度搜索在MariaDB中如何实现？
相似度搜索通过比较向量，使用VEC_DISTANCE_EUCLIDEAN和VEC_DISTANCE_COSINE函数来查找相似数据。
向量在生成AI应用中有什么作用？
向量用于嵌入复杂含义，帮助在检索增强生成（RAG）中获取相关数据以增强AI模型输入。
如何确保插入的向量维度正确？
插入的向量必须与CREATE TABLE语句中定义的维度匹配，以确保正确性。
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