高级技术

向量数据库应用

利用向量数据库存储和检索语义信息，支持AI搜索优化

向量数据库概述

向量数据库存储高维向量[1]，支持语义检索[2]，是AI应用基础[3]。

核心功能

向量存储[4]

  • 文本嵌入、图像向量、多模态向量

相似度搜索[5]

  • 余弦相似度、欧氏距离、近似最近邻(ANN)

元数据过滤[6]

  • 属性筛选、混合查询、结果排序

主流产品

Pinecone[7]

  • 托管服务、易于使用、高性能

Weaviate[8]

  • 开源、GraphQL API、混合搜索

Milvus[9]

  • 开源、高扩展性、企业级

应用场景

内容检索[10]

  • 相似内容、推荐系统、重复检测

RAG系统[11]

  • 知识库检索、上下文增强、问答系统

相关资源

参考文献

  1. Pinecone. (2024). "Vector Databases". Technology Guide. https://www.pinecone.io/learn/vector-database/

  2. Weaviate. (2024). "Vector Search". Documentation. https://weaviate.io/developers/weaviate

  3. OpenAI. (2024). "Embeddings Use Cases". Documentation. https://platform.openai.com/docs/guides/embeddings/use-cases

  4. Milvus. (2024). "Vector Storage". Architecture. https://milvus.io/docs

  5. FAISS. (2024). "Similarity Search". Library. https://github.com/facebookresearch/faiss

  6. Pinecone. (2024). "Metadata Filtering". Features. https://docs.pinecone.io/docs/metadata-filtering

  7. Pinecone. (2024). "Platform Overview". Product. https://www.pinecone.io/

  8. Weaviate. (2024). "Open Source Vector Database". Platform. https://weaviate.io/

  9. Milvus. (2024). "Vector Database". Open Source. https://milvus.io/

  10. Elastic. (2024). "Vector Search". Use Cases. https://www.elastic.co/elasticsearch/vector-database

  11. LangChain. (2024). "RAG with Vector Stores". Documentation. https://python.langchain.com/docs/modules/data_connection/vectorstores/

更新日期：2025-11
词条状态：✅ 已完成

相关词条

semantic-searchrag-technologygeo