传统数据库，无论是关系型数据库还是 NoSQL 数据库，都未针对高维向量的相似性搜索进行优化。在这些系统中对海量数据集执行此类搜索将耗费大量计算资源，且速度慢得令人难以接受。另一方面，向量数据库采用专门的索引技术，例如近似最近邻 (ANN) 算法（例如 HNSW、IVF），以实现闪电般的相似性搜索。这使得应用程序能够快速找到与查询向量含义“接近”的向量，即使在包含数十亿个嵌入的数据集中也能实现。此功能是许多尖端 AI 应用程序功能的基础，构成了现代语义搜索、内容推荐和生成式 AI 系统的基石。
用户无需搜索精确匹配的关键词，而是可以使用自然语言短语甚至图像来查询系统。系统会将此查询转换为向量嵌入，然后利用该向量嵌入在向量数据库中查找语义相似的文档或图像。这提供了更相关、更细致的搜索 史瓦帝尼 viber 数据 结果，从而显著提升了用户体验。在个性化推荐系统中，向量数据库可以存储用户和商品的嵌入。通过查找嵌入与用户偏好相似的商品，可以实时生成高度精准的推荐，从而提高用户参与度和满意度。这超越了简单的协同过滤，真正理解了商品和用户的底层特征。
大型语言模型 (LLM) 和生成式人工智能的出现，进一步推动了向量数据库在 2025 年成为焦点。它们是构建检索增强生成 (RAG) 系统的关键组件，LLM 可以从庞大的知识库（以向量形式存储在向量数据库中）中检索相关信息，从而为其响应提供参考，减少幻觉并提高事实准确性。这使得 LLM 能够访问和利用初始训练数据之外的特定领域知识。领先的向量数据库（例如 Pinecone、Weaviate、Qdrant 和 Milvus）正在快速创新，提供托管服务、与流行 AI 框架（例如 LangChain 和 LlamaIndex）的集成，以及与向量搜索的高级筛选功能。它们专注于可扩展性、低延迟和易于集成，使其成为 AI 开发者不可或缺的工具。随着人工智能不断渗透到各行各业，向量数据库的作用将更加凸显，巩固其作为人工智能前沿领域顶级专业数据库类别的地位。它们是支持下一代智能应用程序以更有意义的方式理解和与世界互动的重要基础设施。