什么是向量数据库？

了解向量数据库

向量数据库是执行基于相似性的搜索的首选，这在人工智能驱动的应用程序（例如推荐您下一个喜欢的电影、识别照片中的某人或挖掘与您的搜索产生共鸣的文本）中起着关键作用。 这些应用程序的核心是向量嵌入，这是一种复杂的数据形式，超出了传统数据库的存储和检索能力。

向量嵌入的作用

向量嵌入是一种将复杂的非数字数据（如单词、句子甚至图像）转换为数字格式的方法，同时保留其语义含义和关系。 

嵌入是由机器学习模型生成的多维对象，其中每个维度代表数据的不同特征或方面。 为了正确捕获数据的复杂性，向量的维度可以从几十到几千个不等，具体取决于数据的大小和性质。 

向量数据库与传统数据库

这种复杂性使得传统数据库（旨在以表格形式存储结构化数据）不适合处理嵌入。 这些向量的数量和复杂性，每个向量可能包含数千个维度，对行和列格式提出了挑战。 这种不匹配需要针对向量数据的要求量身定制的替代存储和检索解决方案。

这就是像 Meilisearch 这样的向量数据库发挥作用的地方。 它们旨在满足向量嵌入的独特需求，从而促进其所含信息的有效存储和检索。 特别是，它们支持执行相似性搜索（也称为语义搜索），这对于有效利用嵌入至关重要。 

换句话说，向量数据库使我们能够轻松有效地与向量嵌入交互，使其对于需要语义理解和相似性匹配的应用程序至关重要。

什么是相似性搜索？

如果我们将向量嵌入视为广阔宇宙星座中的恒星，那么相似性搜索或向量搜索就像尝试找到太空中当前位置最近的恒星。 实际上，这意味着根据您的搜索查询查找最相关的文档、图像或产品。

为此，您需要测量 查询 向量 和数据库中其他向量之间的距离，通常使用 余弦相似度 或 欧几里得距离等方法。 这些只是用于确定其他数据点与您的查询的接近程度的不同技术，很像衡量夜空中恒星的接近程度。 

机器学习模型的作用

然而，这种搜索的成功不仅仅在于数学计算；它高度依赖于用于生成和查询向量的机器学习模型。 每个向量的含义都与创建它的模型的语义空间内在相关。 此处的一致性至关重要，它确保所有向量“说同一种语言”并遵守相同的上下文规则，从而使搜索有意义且准确。 也就是说，为了获得相关的搜索结果，必须使用相同的模型来生成和查询嵌入。

相似性搜索是像 Meilisearch 这样的向量数据库真正发挥作用的地方，因为它们允许广泛的应用程序，例如人脸识别、电影推荐和个性化内容发现。 通过允许用户将向量嵌入与其文档一起存储，Meilisearch 不仅促进了相似性搜索，还引入了混合搜索功能，从而扩展了其潜在应用。 通过集成来自各种 AI 解决方案提供商的模型，Meilisearch 使​​用户能够改进向量嵌入，以更好地满足其特定需求。

总而言之，这些数据库分析和比较复杂数据模式的能力可以在各个领域产生高度相关和准确的结果，从而增强用户体验和运营效率。

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Meilisearch 是一个开源搜索引擎，不仅为最终用户提供最先进的体验，还提供简单直观的开发者体验。 

作为关键词搜索的长期参与者，Meilisearch 使​​用户能够解决基于 AI 驱动解决方案的搜索用例，不仅支持向量搜索作为向量存储，还提供混合搜索。 这种混合方法将全文搜索与语义搜索相结合，从而提高了搜索结果的准确性和全面性。

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