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01 什么是向量检索
说到检索，我们头脑浮现出来的关键词，基本是“谷歌”、“百度“、”bing“等搜索巨头,像很多企业内部也有类似信息检索系统, 这些检索系统表现各异。
向量搜索是一种基于深度学习模型将文本转换为高维向量的方法。这些向量可以表示文本、视频、图片等的语义信息，即含义和主题。通过计算向量之间的相似度或距离，我们可以找到与给定查询最相关的文档。说得通俗一点，就是换一种编码格式表达数据，这种编码格式更具有语义特征， 一旦特征进入更高、更抽象维度，很容易表达各种数据，包括但不限文本、语音、图片等。从某种意义实现表达数据的大一统。
随着大数据和人工智能时代的到来，产生了各种各样的海量数据，比如图片、文本、视频和语音等非结构化数据，这些数据可以通过人工智能技术提取出特征向量，然后通过对这些特征向量的计算和检索来实现对非结构化数据的分析和检索。
向量检索的应用场景越来越广泛。在信息检索领域，向量检索可以用于检索系统、推荐系统、问答系统等，通过计算文档和查询向量之间的相似度，快速地找到与用户需求相关的信息。此外，在大语言模型和生成式AI场景，向量索引作为向量数据的底层存储，也得到了广泛的应用。
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