embedding 技术在构建向量数据库模型时起到了关键作用。通过将数据转化为低维向量,embedding 使得向量数据库能够高效地存储和检索信息。梯度下降作为优化算法,在训练embedding 模型时,帮助优化向量的质量,使得模型能够更准确地捕捉数据之间的相似性。faiss 工具在这方面提供了极大的帮助,它通过高效的向量索引和搜索算法,使得向量数据库在处理大规模数据时依然能够保持高效。
AI 为什么需要向量数据库模型?这是因为向量数据库模型能够处理复杂的高维数据并进行高效的相似度检索,而传统的关系数据库在处理这些任务时往往显得力不从心。向量数据库和关系数据库的区别主要体现在处理的数据类型和查询方式上。前者主要处理向量化的数据和相似度查询,而后者则处理结构化的表格数据。