基于向量数据库的搜索引擎是一种利用机器学习来捕获文本和图像的含义和上下文，将其转化为数值表示的技术。这种搜索引擎通常用于语义搜索，通过近似最近邻算法找到相似的数据。与传统的关键词搜索相比，向量搜索可以提供更相关的结果并且执行速度更快。
向量搜索引擎使用向量空间中的距离来表示相似性，而不是传统搜索引擎所依赖的关键词提及、词汇相似性和词频。它通过在嵌入空间中查找查询的最近邻来实现查找相关数据。
向量搜索引擎的核心是相似性评分，即如果数据和文档相似，它们的向量也会相似。通过使用向量嵌入对查询和文档进行索引，可以找到与查询最相似的文档。
向量搜索引擎的用途包括语义搜索、推荐系统和问答系统等。它不仅可以用于文本数据，还可以用于图像和音频数据。此外，向量搜索还可以与过滤和聚合结合，以优化相关性。
网友评论