向量数据库是一种专门用于存储和管理向量数据的数据库,通常用于处理高维数据,广泛应用于机器学习、自然语言处理(NLP)、计算机视觉和推荐系统等领域。
在机器学习和人工智能的上下文中,向量是数据点的数学表示形式,每个数据点被映射到一个多维空间(通常称为“嵌入”)。这些向量表示诸如词语、图像或用户行为等内容,可以通过相似度度量(如余弦相似度、欧几里得距离或点积)进行比较。
向量数据库的主要特点:
- 高维数据存储:向量数据库针对高维数据的存储和搜索进行了优化。
- 高效相似度搜索:支持高效的最近邻搜索,能够快速找到与查询向量最相似的项,常用的算法有k近邻(k-NN)、近似最近邻(ANN)和HNSW(...