AI 为什么需要向量存储？

AI 需要向量存储，因为它能高效处理高维数据表示（嵌入），这对于理解文本、图像或音频等非结构化数据中的复杂模式至关重要。传统数据库难以应对 AI 应用所必需的相似性搜索任务。

向量存储系统专门针对这一需求进行了优化。它们擅长存储和索引由 AI 模型生成的嵌入向量，捕获语义含义和上下文。这些专用数据库能够实现快速的近似最近邻搜索，这对于需要语义相似性匹配的任务至关重要。这解决了在海量非结构化数据集中高效搜索的根本挑战——在这些数据集中，精确关键词匹配是不够的或不相关的。

这一能力在关键场景中释放了巨大的 AI 价值：驱动精准语义搜索引擎、个性化推荐系统、通过聚类进行知识发现，以及为大语言模型（LLM）提供高效的上下文检索，如检索增强生成（RAG）。与传统方法相比，向量存储大幅提升了搜索速度和结果相关性，使大规模、细粒度的 AI 应用在技术上可行且可扩展。