《向量数据库指南》——非结构化数据挑战升级：如何高效导入向量数据库？
哈哈，说到 AI 应用中的非结构化数据处理，这可真是个让人又爱又恨的话题啊！今天呢，咱就聊聊这个话题，尤其是那个让人头疼的如何将各种数据源和格式的非结构化数据导入向量数据库的问题。
非结构化数据处理：挑战与复杂性
在 AI 应用领域，非结构化数据无处不在，从社交媒体上的图片和文本，到物联网（IoT）设备收集的大量图像和日志，这些数据蕴含着巨大的价值。然而，有效利用这些数据却面临重重挑战。
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数据碎片化：
在数据碎片化的背景下，用户数据往往分散在多个不同的平台和存储系统中。例如，图片可能存储在 S3 上，实时数据流在 Kafka 中流动，而历史数据则沉睡在 HDFS 或数据仓库中。数据湖的兴起试图整合这些孤岛，但即便如此，数据仍可能以不同的方式组织和存储，增加了访问和处理的难度。 -
多样的数据格式：
非结构化数据的格式多到让人眼花缭乱。JSON 因其灵活性和易用性而被广泛采用，CSV 则是