Vector Database: AI 時代の急速な開発と応用
要約: 人工知能技術の継続的な進歩に伴い、ベクトルデータベースは大規模なデータの処理においてますます重要な役割を果たしています。この記事では、ベクトル データベースの基本概念、アプリケーション シナリオ、技術的課題を紹介し、代表的なベクトル データベース製品である Milvus Cloud の技術的特徴、パフォーマンスの最適化、適用事例について詳しく説明します。最後に、ベクターデータベースの今後の開発動向と課題をまとめた。
はじめに: 人工知能の時代には、データ量が爆発的に増加しており、従来のリレーショナル データベースでは大規模で高次元のデータを処理するニーズを満たすことができなくなりました。高次元のスパースデータのストレージおよびコンピューティング技術として、ベクトルデータベースは広く関心があり、応用されています。大規模なベクトルデータを効率的に保存・管理し、類似検索やクラスタリングなどを高速に実行できるため、自然言語処理、画像認識、レコメンドシステムなどの分野を強力にサポートします。
1. ベクトルデータベースの基本概念
ベクトル データベースは、ベクトル データの保存と管理専用のデータベース システムです。各ベクトルを一連の値のペア (つまり、ベクトルの座標) として表現し、これらの座標値をデータベースに保存して、ベクトル データの高速なクエリと計算を実現します。ベクトルデータベースは、ベクトル類似性検索、ベクトル距離計算、クラスタリングなどのさまざまな操作をサポートします。
2. ベクトルデータベースの応用シナリオ