向量数据库核心原理：相似性搜索算法揭秘_向量数据库 度量相似性

向量数据库核心原理：相似性搜索算法揭秘

1. 背景介绍

1.1 数据的高维向量化趋势

在当今的数字时代，数据已经成为了一种新的"燃料"，推动着各行各业的创新和发展。然而，随着数据量的爆炸式增长和数据类型的多样化,传统的结构化数据库已经无法满足现代应用对数据存储和检索的需求。因此,向量数据库(Vector Database)应运而生,它能够高效地存储和检索非结构化数据,如文本、图像、音频和视频等。

向量数据库的核心思想是将非结构化数据转换为高维向量,并利用向量空间模型进行相似性搜索。这种方法打破了传统数据库基于精确匹配的查询模式,使得我们能够根据内容的语义相似性来检索数据,大大提高了数据利用率和检索效率。

1.2 相似性搜索在各领域的应用

相似性搜索已经广泛应用于多个领域,包括但不限于:

• 信息检索: 通过计算文档与查询的相似度,返回与查询最相关的文档。
• 推荐系统: 根据用户的历史行为和偏好,推荐与其相似的商品或内容。
• 图像识别: 将图像编码为向量,并根据向量相似度进行图像检索和分类。
• 语音识别: 将语音信号转换为向量,用于语音识别和语音搜索。
• 基因组学: 通过比较基因序列的相似性,发现潜在的功能关联。

2. 核心概念与联系

2.1 向量空间模型

向量空间模型(Vector Space Model)是相似性搜索的理论基础。在这个模型中,每个文档或数据对象都被表示为一个高维向量,其中每个维度对应于一个特征(如单词、像素值等)。通过计算向量之