ベクトル データベースは、多くのアプリケーション分野、特にベクトル データの保存、検索、分析を必要とする分野で広く使用されています。一般的なベクトル データベースの使用シナリオをいくつか示します。
1. 類似検索：
- レコメンデーション システム: ユーザーの過去の行動や興味に基づいて類似のユーザーやアイテムを検索し、パーソナライズされたレコメンデーションを提供するために使用されます。
- 画像検索: ユーザーは、画像検索エンジンやコンテンツ識別に使用される、類似した画像を画像ごとにクエリできます。
- 自然言語処理: 情報検索とテキスト分析のために、類似したテキスト、文、または語句を検索するために使用されます。
2. ベクトルストレージを埋め込む：
- 深層学習モデル: 単語の埋め込みや画像の特徴などのタスクのために、ニューラル ネットワーク モデルに埋め込みベクトルを保存および取得します。
- 特徴エンジニアリング: TF-IDF ベクトル、Word2Vec ベクトルなど、特徴エンジニアリングによって生成されたベクトルを保存および取得するために使用されます。
3. リアルタイムデータ分析:
- リアルタイムのビッグ データ分析: リアルタイムの意思決定をサポートするために、大規模なデータ セットに対して類似性検索またはクラスタリングを実行するために使用されます。
- モノのインターネット (IoT): センサー データを処理して、デバイス間の類似点や異常を検出します。
4. バイオインフォマティクス:
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