本文主要介绍了向量数据库的原理和实现，包括向量数据库的基本概念、相似性搜索算法、相似性测量算法、过滤算法和向量数据库的选型等等。

本文主要介绍了向量数据库的原理和实现，包括向量数据库的基本概念、相似性搜索算法、相似性测量算法、过滤算法和向量数据库的选型等等。 向量数据库是崭新的领域，目前大部分向量数据库公司的估值乘着 AI 和 GPT 的东风从而飞速的增长，但是在实际的业务场景中，向量数据库的应用场景还比较少，抛开浮躁的外衣，向量数据库的应用场景还需要开发者们和业务专家们去挖掘。

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腾讯云正式发布向量数据库，预计8月登陆腾讯云

腾讯云正式发布向量数据库，预计8月登陆腾讯云 腾讯云正式发布面向大模型训练的向量数据库（Tencent Cloud VectorDB），预计8月正式登陆腾讯云官网。发布会上，腾讯云数据库副总经理罗云指出，向量数据库已经在QQ浏览器、腾讯视频、腾讯游戏、QQ音乐、搜狗输入法等30+业务场景中应用，并自研了分布式向量数据库核心引擎Olama，原名ElasticFaiss。据了解，Olama最早于2019年4月进行孵化，目前可支持十亿级别的单行向量数据索引、查询 QPS达到百万、响应延迟在20毫秒。据悉，半月前，腾讯云公布了行业大模型研发进展。 标签: #腾讯云 频道: @GodlyNews1 投稿: @GodlyNewsBot

：用200行Rust代码写一个向量搜索数据库

：用200行Rust代码写一个向量搜索数据库 由于人工智能/机器学习的快速发展，向量数据库随处可见。虽然它们可以支持复杂的人工智能/机器学习应用，但向量搜索本身在概念上并不那么困难。 这篇文章描述了Vector数据库的工作原理，并用不到 200 行 Rust 代码构建一个简单的 Vector Search 库。所有代码都可以在这个 Github repo中找到。 在这里使用的方法基于流行的库annoy中使用的称为“局部敏感散列”的一系列算法。本文的目的不是介绍一种新奇的算法/库，而是描述矢量搜索如何使用真实的代码片段进行工作。