由于使用其硬件创建的生成式AI应用程序，Nvidia经历了显着的增长。另一项软件创新，矢量数据库，也正在乘着生成式人工智能的浪潮。
开发人员正在向量数据库上用Python构建AI驱动的应用程序。通过将数据编码为向量，他们可以利用向量空间的数学特性在非常大的数据集中实现快速相似性搜索。
让我们从基础开始！
矢量数据库基础知识矢量数据库将数据作为数字矢量存储在坐标空间中。这允许通过余弦相似性等操作计算向量之间的相似性。
最接近的向量表示最相似的数据点。与标量数据库不同，矢量数据库针对相似性搜索进行了优化，而不是复杂的查询或事务。
检索类似的向量只需几毫秒而不是几分钟，甚至跨越数十亿个数据点也是如此。
矢量数据库构建索引以按邻近度有效地查询矢量。这有点类似于文本搜索引擎如何索引文档以进行快速全文搜索。
与传统数据库相比，矢量搜索对开发人员的好处对于开发人员，矢量数据库提供：
快速相似性搜索-在毫秒内找到相似向量
支持动态数据-使用新数据不断更新向量
可扩展性-跨多台计算机扩展矢量搜索
灵活的架构-Vctor可以存储在本地、云对象存储或托管数据库中
高维数-为每个向量索引数千维
API-如果您选择托管矢量数据库，它通常带有干净的查询API以及与一些现有数据科学工具包或平台的集成。
矢量搜索（矢量数据库的关键功能）支持的流行用例示例如下：
视觉搜索-查找相似的产品图片
建议-建议内容
聊天机器人-将查询与意图相匹配
搜索-从文本矢量显示相关文档
矢量搜索开始获得