什么是向量数据库？
1. 基础定义
向量数据库是一种专门用来存储、管理和检索向量数据（如文本、图片、音频等经过嵌入后的向量）的数据库。它能高效地找到"最相似"的内容，是AI时代的关键基础设施。
向量数据库就像"兴趣地图"，你可以在里面快速找到和你兴趣最接近的人或内容。
2. 与传统数据库的区别
- 传统数据库： 主要用来存储和检索结构化数据（如姓名、年龄、地址等），擅长精确查找。
- 向量数据库： 主要用来存储和检索高维向量，擅长"模糊查找"和"相似度检索"。
3. 主要应用场景
- 智能搜索：如"以图搜图"、"以文找文"。
- 推荐系统：找出和你兴趣最相近的内容。
- 问答系统：快速定位最相关的知识片段。
- 聚类分析：将相似的数据自动分组。
核心功能：
- 高效存储和管理大规模向量
- 支持"最近邻检索"（即找出最相似的向量）
- 支持向量的插入、删除、更新
- 可与AI模型、应用系统无缝集成
4. 二维可视化演示：相似度检索
下图模拟了向量数据库中存储的若干数据点。你可以输入一个"查询向量"（如一句话），系统会高亮显示与之最相近的点（仅演示，实际需用AI模型和真实数据库）。
小结： 向量数据库让AI能"理解"内容的相似性，是智能搜索、推荐、问答等场景的核心技术。