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，目前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。

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。

：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。

一个开源的向量数据库，支持JavaScript和Python，并且可以方便的和Langchain集成。

一个开源的向量数据库，支持JavaScript和Python，并且可以方便的和Langchain集成。 主要功能包括： - 存储向量和它们的元数据 - 文档向量和对向量查询 - 从数据库中检索相似的向量 用Python的话 ，它可以以内存数据库方式运行，或者是客户端/服务端运行。 用JavaScript的话，目前仅支持客户端连接Python的服务端或者Docker。 |

简单、无服务器、分布式的向量数据库，可用作API。采用Cloudflare Workers AI、D1和Vectorize编写。

简单、无服务器、分布式的向量数据库，可用作API。采用Cloudflare Workers AI、D1和Vectorize编写。 主要特色包括：简洁的API端点用于插入、查询、检索和删除向量文本数据；无需将文本存储在数据库中即可生成嵌入；分布式数据库，数据在多个数据中心进行复制。 | #数据库

：用向量数据库基于RAG(检索增强生成)方式搭建一个中国历史问答应用，这个应用接受用户的询问，从历史语料库中检索相关的历史资料片

：用向量数据库基于RAG(检索增强生成)方式搭建一个中国历史问答应用，这个应用接受用户的询问，从历史语料库中检索相关的历史资料片段，利用大语言模型给出较为可靠的回答。 相比于直接询问大模型，这种方式具有回答准确率高，不容易产生大模型的“幻觉”问题等优点。 本项目实现了两种使用方式： “Milvus方案“在本地启动一个Milvus向量数据库的Docker服务，使用LlamaIndex框架和本地BAAI/bge-base-zh-v1.5Embedding模型实现RAG的业务逻辑。 “Zilliz Cloud Pipelines方案”使用云上的知识库检索服务Zilliz Cloud Pipelines，该服务包括了RAG流程的文档切片、向量化、向量检索等功能。 两种方案均使用OpenAI的GPT4作为大语言模型。