AI测试入门：向量数据库 知识图谱的适用场景
AI测试入门：向量数据库 & 知识图谱的适用场景
- 1. 向量数据库概述
- 2. 知识图谱概述
- 3. 适用场景分析
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- 3.1 使用向量数据库的场景
- 3.2 使用知识图谱的场景
- 4. 案例分析
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- 4.1 搜索引擎中的应用
- 4.2 医疗健康领域的应用
- 4.3 社交媒体平台中的应用
- 4.4 供应链管理中的应用
- 总结
1. 向量数据库概述
向量数据库是一种专门用于存储和处理非结构化数据的技术。通过将文本、图像、音频等数据转换成高维向量嵌入的形式，向量数据库能够捕捉数据点之间的语义联系。
这种技术的核心在于向量空间模型，其中每个数据点都被映射到一个多维空间中的一个点，从而使得相似的数据点在空间中彼此靠近。例如，两个相似的句子在向量空间中会具有相近的位置。
【向量数据库的主要优点】：
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处理海量数据的能力：向量数据库能够高效地处理大规模的非结构化数据集；
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快速检索信息：通过计算向量之间的相似度，可以快速找到与查询最相关的数据；
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灵活的数据建模：对于缺乏明确结构的数据，向量数据库提供了灵活的数据建模方式。
【向量数