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Vector Database
向量数据库是专门用于索引、存储和查询高维嵌入向量的数据存储。
什么是 Vector Database？
向量数据库是为高维向量数据设计的系统。与通过精确匹配查找记录的传统数据库不同，向量数据库通过相似性查找。近似最近邻（ANN）搜索是RAG的基础。生态系统包括专用方案（Pinecone、Weaviate）和扩展（PostgreSQL的pgvector）。
Vector Database 的工作原理
管理索引（存储带元数据的向量）和查询（通常在10ms内找到最近邻）。
Vector Database 为什么重要
使RAG可扩展且快速的关键基础设施组件。
Chatloom 如何使用 Vector Database
Chatloom使用集成在关系模型中的pgvector，辅以tsvector用于混合搜索。
常见问题
- 需要单独的向量数据库吗？
- 不一定。pgvector为PostgreSQL添加向量功能。
- 容量多大？
- 数百万到数十亿向量。大多数聊天机器人有数千到数万个片段。
- 什么是ANN搜索？
- 以亚毫秒速度找到大约最接近的向量的算法。