Embedding向量数据库就是用来计算两个东西是否相似,cos(θ)的夹角越小就越相似
打卡学习好习惯我来啦
向量数据库可以存图片、音频、视频向量,不同类型数据的相似度计算逻辑一样吗?
这个东西就是个玄学
很专业,非常有帮助
略长,作为零基础小白,看着有点吃力,不过涨知识了
厉害了
继续学,天天学
学到了,就是将文本、图片等数据通过AI模型转为高维数字向量存入库,依靠向量相似度检索实现语义、图像匹配查询的专用数据库。
向量数据库的本质,是通过Embedding将文本图像之类的非结构数据变成高维向量,利用ann算法计算距离,把语义相似问题巧妙变成空间距离问题,才实现高效检索
语义上的相似关系,被转换成了数学空间里的距离关系。人脑也是这么工作的吗?
已看晕
太专业了
学习了
先收藏慢慢学
通俗易懂啊~~启蒙老师要是都能像小甲鱼一样厉害的话,我应该也能成为学霸的吧?
依旧读到一半开始看不懂
depart 发表于 2026-8-21 21:24
向量数据库可以存图片、音频、视频向量,不同类型数据的相似度计算逻辑一样吗?
不一样。对于向量数据库而言,无论存入的是图片、音频、视频还是文本,它们在数据库眼里都只是一串纯粹的数字高维向量。
但不同类型的数据在转成向量时,其特征分布和业务含义不同,因此在数据库层面的相似度计算逻辑(度量方式)往往需要根据嵌入模型的特性和数据形态来针对性选择。
原来如此,学到了
王星云 发表于 2026-8-21 22:52
语义上的相似关系,被转换成了数学空间里的距离关系。人脑也是这么工作的吗?
是的,人脑在很大程度上也是这样工作的。
神经科学研究表明,大脑通过神经元的集体放电模式来编码概念。
语义相近的事物会激活相似的神经元组合,在生物神经网络中形成邻近的 “概念空间” 或激活图谱。