向量数据库的基本概念与应用

 向量数据库是一种专门用于存储和检索高维向量数据的数据库。随着人工智能和机器学习的快速发展,向量数据库在处理非结构化数据方面变得越来越重要。传统的关系数据库主要用于存储结构化数据,而向量数据库则能够高效地处理图像、文本和音频等非结构化数据。向量数据库的核心在于其能够通过向量化的方式,将复杂的数据转化为可计算的形式,从而实现快速的相似性搜索和数据检索。

 在实际应用中,向量数据库常常与深度学习模型结合使用。例如,使用卷积神经网络(CNN)提取图像特征后,这些特征可以被存储为向量,并存入向量数据库中。用户可以通过输入一张图片,向量数据库会返回与之相似的图片。这种以图搜图的功能在电商、社交媒体和安防监控等领域得到了广泛应用。

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