embedding是将数据转化为向量的技术,它对于向量数据库的建设至关重要。通过 embedding,数据能够被转换为低维度的向量,使得向量数据库可以高效地进行相似度检索。梯度下降作为一种优化算法,在训练 embedding模型时能够不断调整参数,提升向量的质量和模型的表现。faiss 是 Facebook 开发的一个高效向量搜索库,专门用于处理大规模的向量数据。
在处理向量数据时,faiss提供了高效的索引和搜索功能,使得向量数据库能够在海量数据中迅速找到匹配项。与传统的关系数据库相比,向量数据库和关系数据库的区别在于前者专注于高维数据的存储和检索,后者则专注于结构化数据的存储和管理。AI 为什么需要向量数据库模型?因为向量数据库能够有效地处理和查询复杂的高维数据,而传统关系数据库在这方面的表现不够理想。