Embedding 与向量数据库的关系
嵌入（Embedding）是数据的数值向量表示，例如文本、图像或音频。向量数据库是专门设计用于高效存储、索引和基于相似性搜索这些高维嵌入向量的系统。
向量数据库提供专门针对处理嵌入而优化的基础设施。它们利用专用索引算法（如 HNSW、IVF 或 PQ）和距离度量（如余弦相似度或欧氏距离），快速找到与给定查询向量相似的向量。这使得高效的最近邻搜索成为可能，而这对传统数据库来说计算量极大。向量数据库管理嵌入的存储、检索和相似性计算操作。
这种组合驱动了语义搜索（查找含义相似的文本）、推荐系统（查找相似项目）、异常检测（识别不相似的向量）以及检索增强生成（RAG）等核心应用。通过将嵌入存储在向量数据库中，开发者可以快速构建依赖于查找具有相似语义或上下文属性的数据点的应用程序。
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