向量数据库介绍及应用

作者：越哥聊AI
向量数据库介绍及应用
一、向量数据库概述

什么是向量数据库？

向量数据库（Vector Database）是一类专门用于存储、索引和检索高维向量数据的数据库。相比传统的关系型数据库（RDBMS），向量数据库的核心特点是能够高效地进行相似性搜索，主要用于处理如文本、图像、音频等非结构化数据。
发展背景

随着深度学习和大模型的发展，许多应用需要对高维嵌入向量（Embedding）进行高效检索，如搜索引擎、推荐系统、AI 聊天助手等。传统数据库难以满足高维数据的高效查询需求，因此向量数据库成为了 AI 时代的重要基础设施。
二、底层原理

1. 向量表示与距离计算

向量数据库存储的数据通常是高维向量，例如：

文本 -> 由 BERT、GPT 生成的文本嵌入（Embedding）
图像 -> 由 ResNet、CLIP 提取的特征向量
音频 -> 由 Wav2Vec 提取的音频特征

向量数据库使用相似性度量来进行搜索，常见的距离计算方式包括：

欧氏距离（Euclidean Distance, L2）：适用于度量向量间的几何距离。
余弦相似度（Cosine Similarity）：适用于文本

原文地址：https://blog.csdn.net/leread/article/details/146767999