什麼是向量資料庫？

了解向量資料庫

向量資料庫是執行基於相似度的搜尋的首選，這在AI 驅動的應用程式中起著關鍵作用，例如推薦您下一個最喜歡的電影、識別照片中的人物，或挖掘與您的搜尋產生共鳴的文字。這些應用程式的核心是向量嵌入，這是一種複雜的資料形式，超出了傳統資料庫的儲存和檢索能力。

向量嵌入的作用

向量嵌入是一種將複雜的非數值資料（例如單字、句子甚至影像）轉換為數值格式的方式，同時保留其語義意義和關係。

嵌入是由機器學習模型產生的多維物件，其中每個維度代表資料的不同特徵或方面。為了適當地捕捉資料的複雜性，向量的維度可以從數十個到數千個不等，具體取決於資料的大小和性質。

向量資料庫與傳統資料庫

這種複雜性使得傳統資料庫（旨在以表格形式儲存結構化資料）不適合處理嵌入。這些向量的數量和複雜性，每個向量可能包含數千個維度，對行和列格式構成挑戰。這種不匹配需要針對向量資料需求量身定制的替代儲存和檢索解決方案。

這就是像 Meilisearch 這樣的向量資料庫發揮作用的地方。它們旨在解決向量嵌入的獨特需求，促進其包含的資訊的有效儲存和檢索。特別是，它們能夠執行相似度搜尋（也稱為語義搜尋），這對於有效利用嵌入至關重要。

換句話說，向量資料庫允許我們輕鬆有效地與向量嵌入互動，使其對於需要語義理解和相似度匹配的應用程式至關重要。

什麼是相似度搜尋？

如果我們將向量嵌入視為浩瀚宇宙星系中的恆星，那麼相似度搜尋或向量搜尋就像試圖找到太空中目前位置最近的恆星。實際上，這表示根據您的搜尋查詢尋找最相關的文件、影像或產品。

為此，您需要測量查詢向量與資料庫中其他向量之間的距離，通常使用餘弦相似度或歐幾里得距離等方法。這些只是用於確定其他資料點與您的查詢有多近或多遠的不同技術，就像衡量夜空中恆星的接近程度一樣。

機器學習模型的作用

然而，這種搜尋的成功不僅僅關乎數學計算；它高度依賴於用於產生和查詢向量的機器學習模型。每個向量的意義都與產生它的模型的語義空間內在相關。此處的一致性至關重要，可確保所有向量「說著相同的語言」並遵守相同的上下文規則，使搜尋有意義且準確。也就是說，為了獲得相關的搜尋結果，必須使用相同的模型來產生和查詢嵌入。

相似度搜尋是像 Meilisearch 這樣的向量資料庫真正發光的地方，因為它們允許廣泛的應用，例如臉部辨識、電影推薦和個人化內容探索。通過允許使用者將向量嵌入與其文件一起儲存，Meilisearch 不僅促進了相似度搜尋，還引入了混合搜尋功能，擴展了其潛在應用。通過整合來自各種 AI 解決方案供應商的模型，Meilisearch 使使用者能夠調整向量嵌入，以更好地滿足其特定需求。

總之，這些資料庫分析和比較複雜資料模式的能力允許在不同領域獲得高度相關和準確的結果，從而增強使用者體驗和營運效率。

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Meilisearch 是一個開放原始碼搜尋引擎，它不僅為終端使用者提供最先進的體驗，還提供簡單直觀的開發者體驗。

Meilisearch 作為關鍵字搜尋的長期參與者，使使用者能夠解決基於 AI 驅動解決方案的搜尋用例，不僅支援向量搜尋作為向量儲存，還支援混合搜尋。這種混合方法將全文搜尋與語義搜尋相結合，提高了搜尋結果的準確性和全面性。

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