什么是向量数据库？

在向量数据库中，数据以向量的形式进行存储和处理，因此需要将原始的非向量型数据转化为向量表示。数据向量化是指将非向量型的数据转换为向量形式的过程。通过数据向量化，实现了在向量数据库中进行高效的相似性计算和查询。此外，向量数据库使用不同的检索算法来加速向量相似性搜索，如 KD-Tree、VP-Tree、LSH 以及倒排索引等。在实际应用中，需要根据具体场景进行算法的选择和参数的调优，具体选择哪种算法取决于数据集的特征、数据量和查询需求，以及对搜索准确性和效率的要求。

向量数据库提供了高效、灵活和智能的数据解决方案，为 AI 技术的应用和创新研究奠定了基础。首先，向量数据库能够高效地进行相似性搜索，能够快速找到与查询向量相似的向量数据。这为人脸识别、图像搜索、推荐系统等应用提供了快速且准确的相似性匹配能力，推动了这些领域的发展。此外，向量数据库能够高效地存储、检索和处理海量的向量数据。随着大数据时代的到来，向量数据库为处理和分析大规模的向量数据提供了有效的工具和平台，促进了 AI 技术在大规模数据集上的应用和研究。