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？
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向量搜索相较于传统搜索有多快？
优化矢量搜索涉及几种重要的技术，这些技术可以提高检索语义相似项的效率和准确性。一种关键方法是使用适当的索引结构，例如分层可导航小世界 (HNSW) 算法，该算法有助于有效地管理高维向量。该算法减少了搜索空间，通过以最小化查找最近邻居所需的比
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