矢量搜索和人工智能（AI）的研究越来越受欢迎，全球科技公司致力于开发相关功能。本文将介绍MEAN的含义，并探讨导致它们流行的事件。

矢量搜索和人工智能（AI）越来越受欢迎。矢量搜索使用向量来表示非结构化数据，允许基于含义进行查询。大型语言模型（LLMs）对于矢量搜索至关重要，因为它们理解概念并生成相似向量。矢量搜索使用欧氏距离和余弦相似度等距离度量来找到最相似的向量。矢量搜索技术自2016年以来就存在，但最近由于OpenAI推出ChatGPT而变得流行。随着LLMs的普及，矢量搜索的采用率也增加了。矢量搜索是一种现代的颠覆者，改变了信息检索。

Databricks宣布了Lakehouse AI的新功能，包括矢量搜索、Lakehouse监控、GPU模型服务、MLflow 2.5等。这些功能加速生成式AI生产过程，解决模型质量、训练成本和复杂性、模型信任、数据安全和治理等挑战。Lakehouse AI提供现有模型和自定义模型训练支持，矢量搜索用于索引，Lakehouse监控用于监测模型和提示性能，模型服务用于实时部署模型，统一数据和AI治理等功能。帮助组织保持数据安全和治理控制，并加速从概念验证到生产的过程。

本文介绍了图像相似度搜索的五大技术组件：嵌入模型、推理终端、矢量搜索、生成图像嵌入和应用程序逻辑。嵌入模型将数据转化为数字表示，推理终端处理用户查询，矢量搜索利用kNN算法寻找相似图像，生成图像嵌入用于存储和检索，最终通过应用程序逻辑实现交互式图像搜索。