向量数据库介绍

一、什么是向量数据库

向量数据库是一种将数据存储为高维向量的数据库，允许根据向量距离或相似性对数据进行快速准确的相似性搜索和检索。

二、向量数据库应用场景

1、对文本的语义搜索

文本搜索通常有两种方式：词法搜索和语义搜索。词法搜索其实就是平时我们常说的关键字匹配。而语义搜索则会通过向量数据库的向量嵌入匹配更准确的搜索结果。这样不仅提供了更好的用户体验，还能提高效率。

2、对图像、音频、视频等的相似度搜索

传统数据库难以分类和存储非结构化数据集，如图像、音频、视频等。向量数据库能够解决这个问题，支持对非结构化数据进行相似度搜索。

3、推荐、排序

向量数据库具备寻找相似物品的能力，因此它成为提供相关建议和轻松排名物品的理想选择。在电商领域可以用它为用户提供与过去购买或当前正在研究的物品相似的建议，在流媒体服务领域可以根据用户的歌曲评级创建个性化推荐。另外，相似度分数也可用于对物品进行排序。

4、异常检测

既然向量数据库能够很好帮人们找到相似对象，做过异常检测（风控）的小伙伴们肯定也了解，其实聚类算法做得好，那么离群检测肯定也能做好。因为原理是一体两面的，能很快很好的找到相似的实体对象，那么找到不同的对象也是轻而易举。向量数据库在这些方向的应用是非常有效的。