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向量数据库是一种专门存储和检索高维向量数据的数据库系统。与传统关系型数据库存储结构化表格数据不同，向量数据库将数据表示为多维空间中的点，每个点都是一个高维向量。这种存储方式使得向量数据库能够高效地进行相似性搜索，找到在语义上相近的数据，这正是人工智能和机器学习应用的核心需求。
向量表示是向量数据库的核心概念。通过向量化技术，我们可以将文本、图像、音频等各种类型的数据转换为数值向量。例如，词汇'苹果'可能被转换为[0.2, 0.8, -0.1]这样的向量，而'香蕉'可能是[0.3, 0.7, -0.2]。在向量空间中，语义相似的数据会聚集在一起，距离较近，而不相关的数据则相距较远。这种表示方法使计算机能够理解数据的语义关系。
相似性搜索是向量数据库的核心功能。系统通过计算向量间的距离来衡量相似性，常用方法包括欧几里得距离和余弦相似度。K近邻搜索算法会找到与查询向量最相似的K个结果。当我们输入一个查询向量时，系统会在向量空间中搜索距离最近的数据点，这些点代表了与查询最相似的数据。这种搜索机制使得向量数据库能够快速找到语义相关的内容。
为了提高大规模向量搜索的效率，向量数据库采用各种索引结构。LSH局部敏感哈希将相似向量映射到同一个哈希桶中，减少搜索范围。HNSW分层导航小世界算法构建多层图结构，从高层快速定位到低层精确搜索。IVF倒排文件索引将向量空间分割成多个区域。这些索引方法在搜索准确性和速度之间找到平衡，使向量数据库能够处理百万甚至十亿级别的向量数据。
向量数据库在现代AI应用中发挥着关键作用。在推荐系统中，它根据用户行为向量找到相似用户或商品进行推荐。在搜索引擎中，实现语义搜索，理解查询意图而非仅匹配关键词。在AI问答系统中，通过RAG检索增强生成技术，快速找到相关知识片段。在图像搜索中，支持以图搜图功能。这些应用展示了向量数据库在连接数据语义和AI智能方面的重要价值。