>> 中泰證券-Pinecone-向量數(shù)據(jù)庫先行者-230803
| 上傳日期： |
2023/8/4 |
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| 1372KB |
| 格式： |
pdf 共16頁 |
來源： |
中泰證券 |
| 評級： |
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作者： |
聞學(xué)臣 |
| 下載權(quán)限： |
此報告為加密報告，僅限高級會員查看 |
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向量數(shù)據(jù)庫是什么？
向量數(shù)據(jù)庫（Vector Database），也可稱為矢量數(shù)據(jù)庫，主要用途是存儲和處理向量數(shù)據(jù)。有了向量數(shù)據(jù)庫，我們就可以為人工智能添加高級功能，如語義信息檢索、長期記憶等。下面這張圖表讓我們更好地了解向量數(shù)據(jù)庫在此類應(yīng)用中所扮演的角色：
首先，使用嵌入模型來生成向量嵌入，用于索引所需的內(nèi)容。
將這些向量嵌入插入到向量數(shù)據(jù)庫中，并與它們所對應(yīng)的原始內(nèi)容建立關(guān)聯(lián)。
當(dāng)應(yīng)用程序發(fā)起查詢時，我們使用相同的嵌入模型為查詢生成嵌入，并利用這些嵌入在數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行相似向量嵌入的查詢。
向量數(shù)據(jù)庫與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的區(qū)別
向量數(shù)據(jù)庫是一種專門用來存儲、管理和查詢向量數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫，其相較于傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫主要有兩點不同：
向量數(shù)據(jù)庫存儲的是向量數(shù)據(jù)，即將圖片、音頻、文章等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為向量的方式來存儲。通過將這些非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為向量，人工智能模型可以直接理解和處理數(shù)據(jù)。向量數(shù)據(jù)庫能夠更好地處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并且提供更高效的數(shù)據(jù)訪問和查詢能力。
向量數(shù)據(jù)庫使用相似性搜索而不是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的準(zhǔn)確匹配。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的查詢結(jié)果通常是精確結(jié)果，而向量數(shù)據(jù)庫會將輸入的內(nèi)容與數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行相似度匹配，以找出最相似的結(jié)果。這種相似性搜索的方式使得向量數(shù)據(jù)庫在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集和高并發(fā)訪問時能夠保持高性能和高擴展性。與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫相比，向量數(shù)據(jù)庫能夠更快地進(jìn)行圖像搜索、文本相似度匹配、語音識別等任務(wù)。
風(fēng)險提示
研究報告使用的公開資料可能存在信息滯后或更新不及時的風(fēng)險。
技術(shù)落地不及預(yù)期、競爭加劇等
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