向量数据库通过存储、索引和查询高维向量来支持向量搜索，高维向量以启用语义搜索的方式表示数据点。与存储结构化数据的传统数据库不同，矢量数据库处理文本、图像和音频等非结构化数据，并将这些数据转换为矢量嵌入。例如，可以使用嵌入模型 (如OpenAI的文本嵌入) 将文本文档转换为向量。一旦转换，这些向量被存储在数据库中。为了执行搜索，数据库使用诸如HNSW或IVF的索引技术来快速定位类似于查询向量的向量。这些索引组织向量以最小化搜索期间所需的比较次数，从而提高结果的速度和准确性。另外，向量数据库通常包括允许用户通过使用诸如余弦相似性或欧几里得距离之类的距离度量来比较向量来执行相似性搜索的api。这些系统还提供了灵活性，支持将基于矢量的搜索与传统关键字搜索相结合的混合搜索，使用户能够更好地控制结果。例如，Milvus或Zilliz Cloud允许用户在执行传统搜索的同时执行语义搜索，从而提高推荐系统或语义搜索引擎等应用程序的结果质量。
向量搜索如何支持多媒体搜索？
继续阅读
图像处理和计算机视觉是什么？
模式识别是根据数据的结构、特征或特性来识别和分类数据的能力。此过程涉及识别输入数据中的规律性和趋势，输入数据可以是各种形式，例如图像，声音或文本。模式识别的核心是根据学习或建立的模式为不同类型的输入分配标签。它是机器学习、计算机视觉和语音识
多模态 AI 模型如何处理非结构化数据？
"多模态人工智能模型旨在通过整合和处理各种类型的信息，例如文本、图像、音频和视频，来处理非结构化数据。这些模型使用统一框架，同时从不同的数据模态中学习，使它们能够理解和关联不同形式的信息。例如，一个多模态人工智能系统可以分析视频及其转录文本
倒排索引是如何工作的？
倒排索引是一种主要用于促进文档或数据库中快速全文搜索的数据结构。与传统索引将文档映射到特定单词不同，倒排索引是将单词映射到它们在文档中的位置。这种结构通过快速指向包含搜索词的文档，从而实现高效查询，而不是逐个扫描每个文档。实际上，当输入一个