你真的需要一个（专门的）向量数据库么
原文中文，约7500字，阅读约需18分钟。发表于：。随着 LLM 的火爆，向量数据库也成为了一个热门的话题。只需要一些简单的 Python 代码，向量数据库就可以为你的 LLM 插上一个廉价但极有效的“外接大脑”。但是，我们真的需要一个（专门的）向量数据库吗？ LLM 为什么需要向量搜索？ 首先，我来简单介绍一下 LLM...
随着LLM的火爆，向量数据库成为热门话题。向量搜索解决了文本/图片相似度问题，绕过了LLM上下文长度限制。向量数据库易用且性能强，但数据一致性和查询语言是问题。传统数据库支持向量数据类型，如pgvector插件。pgvecto.rs是用Rust重写的pgvector，支持向量查询和距离计算。向量数据库和传统数据库在不同场景下发挥优势，促进传统数据库对向量数据类型的支持。
