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人工智能之矢量搜索报告

简介

矢量搜索(Vector Search),也叫向量搜索,是一种基于向量空间模型进行相似度检索的方法,广泛用于语义搜索推荐系统图像/音频检索大模型的RAG检索等场景。

矢量搜索就是把对象(如文本、图像)转成向量,在高维空间中找最相似的向量

基本流程:

  1. 向量化(Embedding)
    使用模型(如 BERT、CLIP)将文本、图像等数据编码为一个高维稠密向量。
    例:"苹果手机"[0.12, -0.54, 0.91, ...]

  2. 向量存储(Indexing)
    把所有向量存入一个向量数据库,如 Faiss、Milvus、Weaviate、Qdrant 等。

  3. 相似度搜索(Search)

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