什么是向量数据库和关系数据库的区别怎么用
向量数据库(Vector Database)是一种新兴的数据库类型,专门用于存储和处理高维向量数据。关系数据库(Relational Database)是常见的传统数据库类型,用于存储结构化数据。
主要区别在于数据存储和查询方式:
- 数据存储方式:
- 向量数据库:将数据以向量形式存储,使用向量索引以快速检索和比较向量数据。
- 关系数据库:数据以表格和行列的形式存储,通过行的主键进行检索和连接。
- 查询方式:
- 向量数据库:支持向量之间的相似性搜索、聚类和分类等操作,对于高维向量数据的查询效率更高。
- 关系数据库:用于处理事务处理和复杂的关系型查询,适用于传统的结构化数据查询。
如何使用取决于你的数据类型和查询需求:
- 当你的数据是高维向量,需要进行相似性搜索或聚类操作时,向量数据库是更合适的选择。
- 当你的数据是传统的结构化数据,需要进行复杂的关系型查询时,关系数据库更适合。
因此,根据你的数据特点和需求来选择合适的数据库类型才能更有效地管理和查询数据。
技术干货
向量数据库与图数据库
本文将全面比较向量数据库和图数据库,帮助您理解它们的根本差异、优势和理想应用。
2024-11-19技术干货
揭秘 Transformer 模型:Transformer 架构和底层原理的研究
本文将从基础的 encoder-decoder 架构开始介绍 Transformer 模型及其机制和能力。通过探索模型精巧的设计和计算过程,我们将揭秘为什么 Transformer 成为了现代 NLP 进步的基石。
2024-11-15技术干货
从 CLIP 到 JinaCLIP:搜索和多模态 RAG 中的通用 文本-图像表示学习
在最近由 Zilliz 主办的非结构化数据 Meetup 上,Jina AI 的工程经理 Bo Wang 向我们介绍了模态 Gap 问题的复杂性并探讨了从 OpenAI 的 CLIP 模型到 JinaCLIP 的转变。本文将回顾他的一些主要观点,并上手搭建一个多模态相似性搜索系统。搭建这个系统的过程中,我们将使用 JinaCLIP 生成多模态 Embedding,并使用 Milvus 向量数据库存储和检索与查询向量相似的数据。
2024-11-15