了解向量数据库
向量数据库是执行基于相似性的搜索的首选方案，这在 **人工智能驱动的应用程序** 中起着关键作用，例如推荐您下一个喜欢的电影、识别照片中的人，或挖掘与您的搜索产生共鸣的文本。这些应用程序的核心是 **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 **复杂非数值数据**（例如单词、句子甚至图像）**转换为数值格式** 的方法，同时保留其语义 **意义** 和关系。
嵌入是 **多维对象**，由机器学习模型生成，其中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，向量可以具有从几十到几千个维度，具体取决于数据的规模和性质。
向量数据库与传统数据库
这种复杂性使得 **传统数据库**（旨在将结构化数据存储在表格中）不适合处理嵌入。这些向量的体积和复杂性（每个向量可能包含数千个维度）挑战了行和列格式。这种不匹配需要针对向量数据要求量身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，促进对它们包含的信息进行高效存储和检索。尤其是，它们能够执行 **相似性搜索**，也称为语义搜索，这对于有效利用嵌入至关重要。
换句话说，向量数据库使我们能够轻松高效地与向量嵌入交互，这使得它们对于需要语义理解和相似性匹配的应用程序至关重要。
什么是相似性搜索？
如果我们将 **向量嵌入** 视为广阔宇宙星座中的恒星，那么相似性搜索或 **向量搜索** 就像试图在太空中找到与您当前位置 **最近** 的恒星。在实际应用中，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 **测量** **查询** **向量** 与 **数据库中其他向量** 之间的 **距离**，通常使用 余弦相似度 或 欧几里得距离 等方法。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，就像衡量夜空中恒星的 **接近度** 一样。
机器学习模型的作用
但是，这种搜索的 **成功** 不仅仅取决于数学计算；它高度依赖于用于生成和查询向量的 **机器学习模型**。每个向量的含义都与创建它的模型的语义空间内在相关。这里的一致性至关重要，确保所有向量都“说同一种语言”并遵守相同的上下文规则，从而使搜索 **有意义且准确**。也就是说，为了获得相关的搜索结果，必须使用 **相同的模型** 来生成和查询嵌入。
**相似性搜索** 是像 **Meilisearch** 这样的向量数据库真正发光的地方，因为它们允许进行各种各样的应用程序，例如人脸识别、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，而且还引入了 **混合搜索** 功能，扩展了其潜在的应用程序。通过集成来自各种人工智能解决方案提供商的模型，Meilisearch 使用户能够 **细化向量嵌入** 以更好地满足他们的特定需求。
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，从而增强用户体验和运营效率。
人工智能搜索即将登陆 Meilisearch Cloud，加入候补名单
Meilisearch 是一个开源搜索引擎，它不仅为最终用户提供最先进的体验，而且还提供简单直观的开发者体验。
Meilisearch 是关键字搜索领域的长期参与者，它使用户能够解决基于人工智能解决方案构建的搜索用例，不仅支持向量搜索作为向量存储，还提供混合搜索。这种混合方法将全文搜索与语义搜索相结合，增强了搜索结果的准确性和全面性。
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