向量数据库

🎯向量数据库-十步让你了解

✅向量数据库专为处理向量嵌入而设计，通过近似最近邻（ANN）搜索，快速检索相似向量，支持文本、图像、音频等多种数据类型。🚀
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1️⃣选择模型：确定机器学习模型生成向量嵌入。
2️⃣信息嵌入：将文本、图像、音频等信息嵌入为向量
3️⃣数据向量化：通过模型将数据转换为向量表示。
4️⃣存储元数据：与向量一起存储额外的元数据以辅助搜索。
5️⃣创建索引：对向量和元数据分别建立索引。
6️⃣数据存储：将向量数据及其索引和元数据存储在数据库中。
7️⃣查询准备：执行查询，包括ANN搜索和元数据查询。
8️⃣元数据过滤：根据元数据排除不符合条件的向量。
9️⃣向量搜索：使用ANN搜索找到相似向量。
🔟相似度评估：通过余弦相似度等方法评估向量间的相似度。