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介绍 在数据科学快速发展的领域中，向量数据库在实现高维数据的高效存储、检索和操作方面发挥着关键作用。本文探讨了向量数据库的定义和意义，将其与传统数据库进行了比较，并详细介绍了2024年考虑的前15个向量数据库。 什么是向量数据库？ 向量数据库的核心设计是高效处理向量化数据。与擅长结构化数据存储的传统数据库不同，向量数据库专注于管理多维空间中的数据点，使其非常适用于人工智能、机器学习和自然语言处理等应用。 向量数据库的目的在于促进向量嵌入、相似搜索和高维数据的高效处理。与可能难以处理非结构化数据的传统数据库不同，向量数据库在数据点之间的关系和相似性至关重要的场景中表现出色。 向量数据库 vs 传统数据库 方面 传统数据库 向量数据库 数据类型 表格格式的简单数据（文字、数字）。 具有专门搜索功能的复杂数据（向量）。 搜索方法 精确匹配数据。 使用近似最近邻（ANN）搜索进行最接近匹配。 搜索技术 标准查询方法。 使用哈希和基于图的搜索等专门方法进行ANN搜索。 处理非结构化数据 由于缺乏预定义格式而具有挑战性。 将非结构化数据转化为数值表示（嵌入）。 表示 基于表格的表示形式。…