随着人工智能的兴起，向量数据库因其高效存储、管理和检索大规模、高维数据的能力而备受关注。此功能对于处理文本、图像和视频等非结构化数据的 AI 和生成式 AI (GenAI) 应用程序至关重要。
矢量数据库是为实现高维矢量数据的高效存储、检索和相似性搜索而设计的。使用一种称为嵌入的过程，将向量数据表示为一个连续的、有意义的高维向量。
在人工智能领域，有大量的数据需要有效的处理。随着我们对人工智能应用，如图像识别、语音搜索或推荐引擎的深入研究，数据的性质变得更加复杂。这就是向量数据库发挥作用的地方。与存储标量值的传统数据库不同，向量数据库专门设计用于处理多维数据点(通常称为向量)。这些向量表示多个维度的数据，可以被认为是指向空间中特定方向和大小的箭头。
在人工智能时代，向量数据库已成为数据管理和AI模型不可或缺的一部分。向量数据库是一种专门设计来存储和查询向量嵌入数据的数据库。这些向量嵌入是AI模型用于识别模式、关联和潜在结构的关键数据表示。随着AI和机器学习应用的普及，这些模型生成的嵌入包含大量属性或特征，使得它们的表示难以管理。这就是为什么数据从业者需要一种专门为处理这种数据而开发的数据库，这就是向量数据库的用武之地。
如今的数据世界正在飞速变化，但许多企业似乎还未跟上这一趋势的脚步。有行业专家预测，到2025年，80%或以上的数据将是非结构化数据。但德勤的一项调查显示，只有18%的企业对非结构化数据分析做好了准备。这意味着绝大多数企业拥有的大部分数据都无法利用，而这也就突显了拥有正确工具的重要性。
导读：向量数据库的争议差不多一年了，但我们一直缺少一篇能透彻讲解向量数据库相关问题的文章，这导致在这个领域的讨论一直没有得到充分的澄清。在这篇文章中，我们将深入剖析向量数据库核心技术的争议点，解释其优势和局限性，为读者提供全面而清晰的了解。本文作者的原标题是《向量数据库路在何方？结合 RAG 的发展谈谈它的未来》。
各行业的公司越来越认识到，制定数据驱动的决策是现在、未来 5 年、未来 20 年甚至更长时间内竞争的必要条件。数据增长（尤其是非结构化数据增长）达到了前所未有的水平，数据泛滥和人工智能时代已经来临。
不论是RAG，还是Agent，几乎每个LLM 驱动的应用程序都可能会用到向量数据库。那么，向量数据库是什么？与传统数据库有何不同？ 又如何选择向量数据库呢？ 本文是老码农关于向量数据库的学习笔记。
在今天数据驱动的世界中，非结构数据呈指数级别增长，在生成式人工智能和大模型语言LLMS的兴起更是加剧这一个情况的数据爆炸趋势，将我们的注意力印象了一项突破性的技术，矢量数据库，作为人工智能时代重要的基础设施，矢量数据库是存储，索引和搜索非机构化数据的强大工具。
本文介绍了向量数据库作为一种创新性的数据库技术，以向量为基本数据类型，旨在处理和存储大规模向量数据。我们将从多个角度深入探讨向量数据库的定义、原理和应用，并展望其在未来的发展前景。
您已经听说过有关生成式人工智能（AIGC）的炒作。在整个经济领域，从医疗保健到金融，从零售到政府机构，组织都在寻找利用它的方法。似乎每位首席执行官都希望尽快推出应用程序。
搜索引擎，是人们常用的获取信息的平台，对关键字的搜索情况，间接代表着其关注程度。本文尝试从对数据库产品的搜索，了解各产品在受众中关注度情况。下面示例均以百度搜索提供的百度指数为基础，以最近2~3个月数据为依据进行分析。分析结果仅代表个人意见，不代表官方意见。
我对生成式 AI 大模型的未来充满了希望，同样，我对向量数据库行业也非常看好。只不过如果有人想新入局向量数据库赛道，我只能表示劝退。与其投资新的向量数据库项目，还不如关注现有数据库中哪些加上向量引擎可以变得更加强大。
作为生命科学领域的学生，常常会用到各种数据库，常用的数据库，大家都耳熟闻详，但生命科学领域的数据库是很多的，很多数据库你可能都没听过，特别是一些小众的数据库，有时候，我们想看某一领域是不是有专门的数据库，那就得去查资料，搜文献，好像有点效率低下，这里给大家推荐一个数据库搜索工具——Database Commons。是国家基因组数据中心的一个数据库检索工具，国家基因组数据中心网址：https://bigd.big.ac.cn/
随着互联网大潮的到来，越来越多网站，应用系统需要海量数据的支撑，高并发、低延迟、高可用、高扩展等要求在传统的关系型数据库中已经得不到满足，或者说关系型数据库应对这些需求已经显得力不从心了。关系型数据库经过几十年的发展已经很成熟，强大的sql语句支持，完美的ACID属性的支持，使得关系型数据库广泛应用于各种各样的应用系统中，但是应用的场景广泛并非意味着完美。
最最近，“向量数据库”已成为数据库领域内最热门的术语，即使非搜索引擎数据库，也在添加向量搜索功能。也许您对向量数据库的火热感到困惑，这是一门新的、前沿技术吗？事实上，向量数据库 已经存在了好几年（很多新的向量库诞生于2019年）。如果您正在寻找最佳的检索性能，那么将基于关键字的搜索（有时称为分词搜索）与基于向量的方法相结合的混合方法代表了最先进的技术。
向量数据库的原理和实现，包括向量数据库的基本概念、相似性搜索算法、相似性测量算法、过滤算法和向量数据库的选型等等。向量数据库是崭新的领域，目前大部分向量数据库公司的估值乘着 AI 和 GPT 的东风从而飞速的增长，但是在实际的业务场景中，目前向量数据库的应用场景还比较少，抛开浮躁的外衣，向量数据库的应用场景还需要开发者们和业务专家们去挖掘。
向量数据库是一种专为高效存储和检索高维向量数据而设计的数据库系统。这些向量通常来源于机器学习和深度学习模型对非结构化数据（如文本、图像、音频、视频）的编码处理。通过将原始数据转化为密集的数值向量，向量数据库能够支持诸如相似性搜索、推荐系统、图像检索、语音识别等多种应用场景。
今天给大家介绍来自佛罗里达国际大学团队发表在Nature Computational Science上的文章，文章提出了一个名为HiCOPS的高性能计算（HPC）框架，可在分布式超级计算机上有效加速肽数据库搜索算法（从质谱数据中推导出肽），与现有的几个HPC框架相比，HiCOPS的搜索速度平均提高了十倍以上；并且HiCOPS中提出的核并行架构、技术和优化与搜索算法无关，可以进行扩展，从而加速现有和未来的肽数据库搜索算法。
本文将详细介绍向量数据库这一创新性的数据库技术。我们将从多个角度、多个方向和多个思维角度分析和解释向量数据库的概念、原理和应用。向量数据库以向量为基本数据类型，具有高度可扩展性和高效的相似性搜索能力，被广泛应用于人脸识别、推荐系统、自然语言处理和图像检索等领域。
公司是做社交相关产品的，社交类产品对搜索功能需求要求就比较高，需要根据用户城市、用户ID昵称等进行搜索。 项目原先的搜索接口采用SQL查询的方式实现，数据库表采用了按城市分表的方式。但随着业务的发展，
公司是做社交相关产品的，社交类产品对搜索功能需求要求就比较高，需要根据用户城市、用户ID昵称等进行搜索。
在人工智能时代，向量数据库已成为数据管理和AI模型不可或缺的一部分。向量数据库是一种专门设计用来存储和查询向量嵌入数据的数据库。这些向量嵌入是AI模型用于识别模式、关联和潜在结构的关键数据表示。随着AI和机器学习应用的普及，这些模型生成的嵌入包含大量属性或特征，使得它们的表示难以管理。这就是为什么数据从业者需要一种专门为处理这种数据而开发的数据库，这就是向量数据库的用武之地。
向量数据库是一种将数据（包括文本、图像、音频和视频）存储为向量的数据库，向量是高维空间中对象或概念的数学表示。
翻译自 Vector Databases: Long-Term Memory for Artificial Intelligence 。
计划为你的项目采用向量数据库？正如你可能已经发现的，这是一项值得但并不容易的壮举。
向量数据库是一种特殊的数据库，它专门用于存储和管理向量数据。向量数据是指由多个数值组成的数据，这些数值通常表示某种特征或属性。例如，一张图片可以表示为一个由像素值组成的向量，一个文本可以表示为一个由单词频率组成的向量。
这篇文章，是对数据库技术的一个小科普，希望能帮大家了解到更多元化的数据库，便于拓宽学习思路和项目的技术选型。
翻译自 Generative AI: How to Choose the Optimal Database 。
数据库根据数据结构可分为关系型数据库和非关系型数据库。非关系型数据库中根据应用场景又可分为键值（Key-Value）数据库、列存储数据库、面向文档数据库、搜索引擎数据库等。
数据库（理论上来讲，ES 也是数据库，这里的数据库，指的是关系型数据库），首先是存储，搜索只是顺便提供的功能，
在AI盛行的当下，Vector Search结合LLM的应用模式已经在应用领域逐渐成为主流，要想开好AI这辆跑车，那么首先需要有一款衬手的引擎，它就是向量数据库。这也是ChatGPT曝火后，很多向量数据库公司获得了数亿美元的融资的原因。
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许多组织依赖第三方软件存储重要数据。例如，Salesforce用于客户数据，Zendesk用于支持数据，Confluence用于内部流程数据，Google Drive用于业务文档。这些提供商通常提供REST API，使外部系统能够搜索和检索信息。
在现在互联网如日中天的时代，即使你不是互联网行业的人，你也一定会用过谷歌或者百度。因为他们已经影响了我们生活的方方面面，为我们提供了很多的便利。那么在互联网行业的人我们除了使用它们，我们还迫切地想知道它们到底是怎么实现的。
ElasticSearch是一款开源的高扩展的分布式全文检索引擎，可以近实时地查询分析数据。实现基于Lucene，封装了许多Lucene底层的功能，提供了简单易用的RestFul API接口和很多语言的客户端，如Java的高级客户端(Java High Level REST Client)和底层客户端(Java Low Level REST Client)
让我们一起来聊聊 Chroma 向量数据库，这是一种专门用于处理和存储大规模高维向量数据的数据库系统。它的出现，主要是为了解决传统数据库在处理高维向量数据时的性能瓶颈和存储效率问题。
今年自己做了不少业余的 LLM demo/PoC 级的应用，前前后后使用了几种向量数据库（Vector Database），包括尚不能称之为向量数据库的 FAISS，玩票性质的 redisearch 和 pgvector，闭源的 SAAS 服务 pinecone，以及使用 Rust 构建的 qdrant 和 lancedb。这些向量数据库各有千秋，支持的索引技术不尽相同，但它们都试图解决传统数据库或者搜索引擎在搜索高维度信息时的力不从心的问题。
向量是数学、物理学和工程科学等多个自然科学中的基本概念，它是一个具有方向和长度的量，用于描述问题，如空间几何、力学、信号处理等。在计算机科学中，向量被用于表示数据，如文本、图像或音频。此外，向量还代表AI模型对文本、图像、音频、视频等非结构化数据的印象。
数据库索引是优化任何数据库系统性能的关键组成部分。如果没有有效的索引，您的数据库查询可能会变得缓慢且低效，从而导致用户体验不佳并降低生产力。在这篇文章中，我们将探讨创建和使用数据库索引的一些最佳实践。
搜索引擎是计算机科学中算法应用的典型领域之一。搜索引擎的主要任务是帮助用户在海量数据中快速找到相关信息。以下是算法在搜索引擎中的主要应用：
很多搜索引擎都是基于倒排索引，比如luncene，solr以及elasticsearch
DBMS 的英文全称是 DataBase Management System 数据库管理系统。
语义搜索和检索增强生成(RAG)正在彻底改变我们的在线交互方式。实现这些突破性进展的支柱就是向量数据库。选择正确的向量数据库能是一项艰巨的任务。本文为你提供四个重要的开源向量数据库之间的全面比较，希望你能够选择出最符合自己特定需求的数据库。
之前用EMBL的双序列比对工具做全局比对，虽然很快就出结果了，但至少也要经历一两秒钟的时间。而数据库中有几百万条序列，全部比对一遍，耗时太长。因此，我们需要快速的数据库相似性搜索工具。目前世界上广泛使用的就是 BLAST。它可以在尽可能准确的前提下，快速的从数据库中找到跟某一条序列相似的序列。BLAST 是 Basic Local Alignment Search Tool 的首字母缩写，直译过来就是基本局部比对搜索工具。BLAST 的基本原理很简单，要点是片段对的概念。所谓片段对是指两个给定序列中的一对子序列，它们的长度相等，且可以形成无空位的完全匹配。
人工智能（AI）一直是计算机科学中最令人兴奋的领域之一。随着硬件性能的不断提升和算法的改进，AI在各个领域都取得了显著的进展，如自然语言处理、计算机视觉、机器学习等。然而，AI的进一步发展面临着巨大的挑战，其中之一就是对于大规模高维数据的有效管理和检索。近年来，一种新兴的技术——向量数据库（Vector Database）正在崭露头角，它被认为可能是推动AI再次起飞的关键。
ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。
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