矢量搜索通过结合使用有效的索引,分布式存储和并行处理来扩展数据大小。随着数据集的增长,矢量数据库必须能够在不牺牲性能的情况下处理日益复杂的查询。缩放中的一个关键因素是索引结构的使用,例如HNSW,其以随着数据库的增长而优化搜索时间的方式来组织向量。这些结构减少了将每个查询向量与每个数据点进行比较的需要,从而允许系统专注于最相关的结果。此外,像Milvus和Zilliz Cloud这样的矢量数据库是为水平扩展而设计的,这意味着它们可以在多个服务器上分发数据,从而实现更好的负载平衡和更快的搜索。随着更多数据的添加,这些系统可以自动扩展其基础架构,从而确保一致的性能。并行处理能力通过允许跨多个处理器或甚至gpu执行搜索来进一步增强缩放,从而显著增加查询吞吐量。为了在数据增长时保持低延迟搜索,一些系统还使用硬件加速,例如使用gpu进行向量计算。这确保了向量搜索过程即使在数据集大小增加时也保持高效,从而实现了诸如推荐引擎或大规模语义搜索之类的应用的实时性能。因此,通过组合优化的索引、分布式存储、并行处理和硬件加速,向量搜索可以随着数据大小的增加而有效地扩展。
我该如何生成向量搜索的嵌入?

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嵌入是如何存储在向量数据库中的?
向量搜索或向量相似性搜索是一种通过将数据集表示为高维向量来查找数据集内的相似项的技术。与依赖于精确术语匹配的关键字搜索不同,矢量搜索评估语义关系,使其能够基于含义或上下文检索结果。例如,搜索 “apple” 可以基于上下文线索返回有关水果或