理解向量数据库

向量数据库是执行基于相似性的搜索的首选工具，在推荐您下一个喜爱的电影、识别照片中的某人或挖掘与您搜索内容共鸣的文本等人工智能驱动的应用中扮演着关键角色。这些应用的核心是向量嵌入，这是一种复杂的数据形式，超出了传统数据库的存储和检索能力。

向量嵌入的作用

向量嵌入是一种将复杂的非数值数据（如单词、句子甚至图像）转换为数值格式的方法，同时保留它们的语义意义和关系。嵌入是由机器学习模型生成的多维对象，每个维度代表数据的不同特征或方面。为了正确捕捉数据的复杂性，向量的维度可以从几十到数千不等，这取决于数据的大小和性质。

向量数据库与传统数据库

这种复杂性使得设计用于在表中存储结构化数据的传统数据库不适合处理嵌入。这些向量的体积和复杂性，每个可能包含数千个维度，挑战了行和列的格式。这种不匹配需要针对向量数据的要求定制的替代存储和检索解决方案。

这就是像 Meilisearch 这样的向量数据库发挥作用的地方。它们旨在满足向量嵌入的独特需求，促进信息的高效存储和检索。特别是，它们使执行相似性搜索（也称为语义搜索）成为可能，这是有效利用嵌入的核心。

换句话说，向量数据库让我们能够轻松、高效地与向量嵌入进行交互，对于需要语义理解和相似性匹配的应用至关重要。

何为相似性搜索？

如果我们将向量嵌入想象为浩瀚星空中的星星，那么相似性搜索或向量搜索就像是在空间中寻找距离当前位置最近的星星。实际上，这意味着根据您的搜索查询找到最相关的文档、图像或产品。

为此，您需要使用余弦相似性或欧几里得距离等方法来测量查询向量与数据库中其他向量之间的距离。这些只是确定其他数据点与您的查询有多近或多远的不同技术，就像在夜空中测量星星的接近程度一样。

机器学习模型的作用

然而，这种搜索的成功不仅仅关乎数学计算；它高度依赖于用于生成和查询向量的机器学习模型。每个向量的含义与创建它的模型的语义空间内在相关。在此，一致性至关重要，确保所有向量“说同一种语言”并遵循相同的上下文规则，使搜索有意义且准确。也就是说，为了获得相关的搜索结果，使用相同的模型来生成和查询嵌入至关重要。

相似性搜索是像 Meilisearch 这样的向量数据库真正闪耀的领域，因为它们允许广泛的应用，如面部识别、电影推荐和个性化内容发现。通过允许用户将向量嵌入与其文档一起存储，Meilisearch 不仅促进了相似性搜索，还引入了混合搜索能力，扩展了其潜在应用。通过整合来自各种人工智能解决方案提供商的模型，Meilisearch 使用户能够精细化向量嵌入，以更好地适应他们的特定需求。

总之，这些数据库分析和比较复杂数据模式的能力，允许跨多个领域实现高度相关和准确的结果，增强了用户体验和操作效率。

Meilisearch 是一个开源搜索引擎，不仅为最终用户提供了最先进的体验，还为开发者提供了简单直观的体验。作为关键字搜索的长期参与者，Meilisearch 使用户能够在 AI 驱动的解决方案之上构建搜索用例，不仅支持向量搜索作为向量存储，还提供了混合搜索。这种混合方法将全文搜索与语义搜索结合在一起，提高了搜索结果的准确性和全面性。