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向量数据库和关系数据库之间有着不小的无别,其中的区别主要体现在数据处理方式和应用场景上,了解这些差异有助于更好地选择合适的数据库技术。
向量数据库擅长处理非结构化数据,如文本、图像、音频等,通过将其转化为向量进行存储和检索,能实现基于语义或特征的相似性匹配,适用于搜图、智能问答等场景。
关系数据库则主要用于处理结构化数据,依靠表、行、列的关系进行数据组织,适用于事务处理、财务系统等对数据一致性要求高的场景。
在实际应用中,大模型生成的非结构化数据向量,更适合由向量数据库管理,能快速响应基于语义的检索请求,为 AI 应用提供高效支持。
embedding技术是向量数据库处理非结构化数据的关键,它将复杂数据转化为机器可理解的向量,让向量数据库的优势得以充分发挥,在人工智能时代展现出独特的价值。
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