使用矢量数据库打造全新的搜索引擎 _矢量数据库

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在技术层面上，矢量数据库采用了一种名为“矢量索引”的技术，这是一种组织和搜索矢量数据的方法，可以快速找到相似矢量。其中关键的一环是“距离函数”的概念，它可以衡量两个矢量的相似程度。1 矢量数据库简介矢量数据库是专门设计用来高效处理矢量数据的数据库。什么是矢量数据呢？矢量数据代表多维空间中的数据点，是一种用数学方法来定义现实世界信息的方式。
比如说，您有一组图片，每张图片都可以在高维空间中表示为一个矢量，其中每个维度都与图片的某些特征（如颜色、形状或纹理）相关。通过比较这些矢量，我们可以找到相似的图片。
这种能力非常关键，因为它可用来进行相似性搜索——一种寻找相似物品而不是完全相同复制品的搜索方式。对于推荐系统和机器学习等许多领域来说，这都是一个重大的变革。
2 解析矢量数据库在技术层面上，矢量数据库采用了一种名为“矢量索引”的技术，这是一种组织和搜索矢量数据的方法，可以快速找到相似矢量。其中关键的一环是“距离函数”的概念，它可以衡量两个矢量的相似程度。
当您寻找与给定矢量相似的矢量时，数据库并不会将给定矢量与数据库中的每个矢量进行比较。相反，它使用矢量索引快速定位到可能相似的一小部分矢量。这个特性使搜索变得更快、更高效。
3 矢量数据库的实际应用矢量数据库在实际应用中的优势：

推荐系统：许多受欢迎的网站和应用都使用矢量数据库向您推荐喜欢的节目和产品。他们将项目（如电影或产品）和用户表示为矢量，然后利用项目矢量和用户矢量之间的相似性来预测用户可能喜欢的项目。
图像和视频搜索：矢量数据库非常适合图像类比这种应用，它们使图像或视频搜索系统能够根据视觉相似性而不仅仅是文本标签来查找相似的图像或视频。
语义搜索：语义搜索是一种高级的方式，可以理解查询的含义，不仅仅是特定的单词。例如，如果您搜索“可爱猫咪的图片” ，语义搜索系统可能还会向您展示可爱的小猫的图片，即使“小猫”这个词不在您的查询中。矢量数据库可以将文档、查询和概念表示为矢量，然后利用矢量相似性来查找相关结果。

4 将文本转换为矢量当我们谈论将查询和文章转换为矢量时，实际上我们想要的是将人类可读的文本转换为机器可以理解和执行的格式，即矢量。在这种情况下，矢量实质上是个数字列表，捕捉了文本的本质或含义。这个过程通常被称为“文本嵌入”或“词嵌入” 。
4.1 应用于我们的情况：对于我们的应用程序，我们需要将文章和用户查询都转换为矢量。我们来看看如何完成此过程：

选择嵌入算法：假设我们使用word2Vec ，这是一种可以接收文本并输出矢量的算法。Word2Vec通过分析单词在文本中出现的上下文，并以这样一种方式分配矢量，使共享相似上下文的单词被分配相似的矢量。
预处理文本：在我们将文本输入Word2Vec之前，我们需要对其进行一些清理。这通常涉及将所有文本转换为小写，删除标点符号和特殊字符，有时甚至删除意义不大的的常用词（如 "和"、"的"、"是 "等）（称为“stop words”）。
将清理后的文本输入到算法中：文本整理好后，就将其输入到Word2Vec中。输出将是矢量，我们可以将其用于我们的矢量数据库。

4.2 案例：假设我们有一篇标题为“The Best Chocolate Chip Cookie Recipe”的博客文章。清理后，它可能看起来像“best chocolate chip cookie recipe” 。然后，使用Word2Vec ，我们将每个单词转换为矢量。为简单起见，假设我们的矢量只有两个维度。“best”的矢量可能看起来像[0.25 ， -0.1] ， “chocolate”可能是[0.75 ， 0.8] ， “chip”可能是[-0.6 ， 0.5] ， “cookie”可能是[0.4 ， -0.2] ， “recipe”可能是[-0.1 ， 0.65] 。