我們生活在人工智慧時代。這項技術幾乎觸及每個產業，帶來突破，同時帶來新的挑戰。高效率的資料處理對於涉及 AI/ML 的應用非常重要。
如今，它們都依賴向量嵌入，這是一種數據表示形式，包含人工智慧引擎開發知識和保留用於執行複雜任務的長期記憶所需的語義數據。
人工智慧模型創建的嵌入包含大量屬
性或特徵，使其表示難以管理。在人工智慧和機器學習的背景下，這些特徵代表了對於識別模式、相關性和底層結構至關重要的資料方面。
這就是為什麼資料從業者需要專門為處理此類資料而開發的特殊資料庫。這就是向量資料庫的用武之地。
什麼是向量資料庫？
向量資料庫是專門為管理向量資料而建構的，同時也提供團隊充分利用此類資料所需的效能、可擴展性和靈活性。為了快速可靠地檢索高維向量，此類資料庫依賴複雜的索引和搜尋演算法。
向量資料庫為向量嵌入的獨特結構提供高效率的儲存和查詢功能。它們透過發現相似性打開了簡單搜尋、高速、可擴展性和資料檢索的大門。
到目前為止，向量資料庫已被
擁有創建和管理向量資料庫資源的大型組織所使用。由於向量資料庫成本高昂，團隊需要確保它們經過正確校準以提供出色的效能。
向量資料庫與傳統資料庫
傳統資料庫，例如關聯式 英國 WhatsApp 號碼數據 資料庫，以行和列的形式儲存字串、整數和其他資料。當您查詢此類傳統資料庫時，您會尋找與查詢相符的行。另一方面，向量資料庫處理向量而不是字串和其他此類元素。
向量資料庫如何運作？
向量資料庫對向量等進行索引。為了了解向量資料庫的工作原理，讓我們來看看像 GPT-4 這樣的大型語言模型的範例。此模型包含大量具有大量實質內容的資料。
以下是與 GPT4 支援的應用程式互動時發生的一系列步驟：
您以使用者身分在應用程式中輸入查詢。
查詢被傳送到嵌入模型，該模型根據您想要索引的材料產生向量嵌入。
向量嵌入連同創建它的內容一起儲存在向量資料庫中。
向量資料庫產生輸出並將其作為查詢結果傳回給使用者。
當使用者進行進一步查詢時，它將使用相同的嵌入模型來產生嵌入，以在資料庫中查詢可比較的向量嵌入。向量嵌入之間的相似 此外您還可以使用有限的免 性是基於建構嵌入的原始材料。
因為答案取決於它們與查詢的接近程度或近似程度，所以這裡的主要因素是準確性和速度。查詢輸出越慢，結果越準確。
總而言之，向量資料庫查詢經歷三個主要階段：
索引– 一旦向量嵌入進入向量資料庫，就會使用多種技術將給定的向量嵌入轉換為資料結構，以便更快搜尋。
查詢- 完成搜尋後，向量資料庫將查
詢向量與索引向量進行比較，使用相似性度量來確定其最近鄰。
後製– 根據向量資料庫，最終的最近鄰將被後處理以產生查詢的最終輸出。此外，最近的鄰居可能會重新排名以供將來參考。
這種嵌入過程通常是在 清潔新聞 神經網路的幫助下進行的。例如，詞嵌入將單字轉換為向量，使得具有相似意義的單字在向量空間中更接近。
向量搜尋如何運作？
在經典的向量搜尋案例中，查詢向量被傳
遞到向量資料庫，向量資料庫傳回與查詢向量距離最小（「最相似」）的可自訂向量清單。
以下是逐步工作流程：
工程師透過為此類資料建立的機器學習模型在 R2 中運行文件、照片或日誌的資料集，將其轉換為一組向量嵌入，這是單向表示。
產生的嵌入儲存在向量資料庫索引中。
相同的機器學習模型可用於處理
搜尋查詢、分類請求或異常檢測查詢。結果是查詢的向量嵌入表示。
使用此嵌入查詢向量資料庫，並提供與指定查詢最相似的向量嵌入清單。
如果沒有向量資料庫，您每次都必須在查詢旁邊提供整個資料集。這是不切實際的，因為模型有輸入大小限制。它也效率不高，因為它會佔用大量資源和時間。僅此用例就說明了為什麼向量資料庫如此受歡迎的解決方案。
如今向量資料庫是如何使用的？
通常，向量資料庫用於增強向量搜尋場景，例如視覺、語義和多模態搜尋。