LLM时代的数据新引擎：AI向量数据库与gaussdb在搜图应用中的崛起

在人工智能的浪潮中,LLM(大型语言模型)以其卓越的自然语言处理能力,引领着智能应用的新纪元。然而,随着数据量的爆炸性增长,如何高效地存储与检索这些数据成为了新的挑战。在此背景下,向量数据库作为专为处理高维向量数据设计的存储系统,逐渐走进了人们的视野。

向量数据库种类繁多,如Faiss、Milvus等,它们各自拥有独特的优势与适用场景。向量数据库和关系数据库的区别与传统的关系数据库相比,向量数据库在存储结构、索引机制及查询效率上均存在显著差异。关系数据库擅长处理结构化数据,通过表与表之间的关系来维护数据的完整性与一致性;而向量数据库则专注于处理非结构化的向量数据,通过高效的索引与相似性搜索算法,实现了对高维数据的快速检索。

在“搜图”等图像检索应用中,向量数据库发挥了至关重要的作用。以AI向量数据库入门大模型为例,它结合了华为在数据库领域的深厚积累与向量搜索的前沿技术,为用户提供了高性能、可扩展的向量数据存储与检索解决方案。