向量数据库是一种专门用于存储和处理向量数据的数据库系统。与传统的关系型数据库不同，向量数据库主要针对高维向量数据进行高效的存储、查询和分析。它能够快速计算向量之间的距离、相似度等指标，支持各种向量运算和算法，如向量化查询、聚类、分类等。

向量数据库通常采用分布式架构，具备高可扩展性和容错性，适用于大规模数据集的处理。在机器学习、自然语言处理、图像识别等领域，向量数据库被广泛应用，可以提供高效的数据处理和分析能力，帮助用户挖掘数据中的潜在价值。

向量数据库的向量数据通常是一维数组，由数值（通常为浮点数）构成，这些数值代表对象或数据在多维空间中的位置、特性或属性。例如，一个电影推荐系统的向量数据可能包括多个维度，如电影类型、导演、演员等。每个维度对应一维，而每个具体的电影则是多维空间中的一个点，其位置由各维度的值决定。比如一部动作类电影，由史蒂文·斯皮尔伯格导演，汤姆·克鲁斯主演，那么在向量数据库中，这部电影就可能被表示为一个向量：[动作， 斯皮尔伯格， 汤姆·克鲁斯]。通过这种形式，可以方便地计算出物品之间的相似度或距离，从而进行相关的推荐或者查询操作。

向量在数学和物理中表示大小和方向。它由一组有序的数值组成，比如[0.2123, 0.23, 0.213]。这些数值代表了向量在每个坐标轴上的分量。在AI中，向量可以用来表示任何事物，如图像、视频、音频、文本等。向量是数据科学中最重要的概念之一，它帮助我们将非结构化数据转换为结构化数据，以便进行分析和处理。

对于非结构化的内容，如一张图片或一段视频，如何实现搜索呢？图片或视频作为二进制文件，我们如何将其转化为可搜索的数据并存储起来，然后在搜索时将其还原呢？

实际上，我们可以将非结构化的内容转化为结构化的内容，然后进行存储。这样，我们就可以对其进行搜索了。如何实现这一转化呢？向量化是非结构化内容转化为结构化内容的关键。

我们可以使用多维度向量来表述某个对象或事物的属性或特征，然后再借助一些向量检索的方法，如内积（IP），欧式距离（L2）或者余弦相似度（COSINE）算法来进行搜索。常用的图片搜索、短视频搜索以及推荐系统都是基于向量进行的。

AI大模型面临数据之“困”，向量数据库解困有“道”