随着人工智能和机器学习技术的快速发展，向量数据库已成为现代AI应用的核心基础设施。无论是大语言模型的RAG（检索增强生成）应用、推荐系统、图像识别还是语义搜索，向量数据库都扮演着至关重要的角色。本文将深入对比分析当前市场上最主流的11个向量数据库解决方案，包括专业向量数据库（Milvus、Weaviate、Qdrant、Chroma、LanceDB）、传统数据库扩展（PgVector、Redis

随着人工智能和机器学习技术的快速发展，向量数据库已成为现代AI应用的核心基础设施。无论是大语言模型的RAG（检索增强生成）应用、推荐系统、图像识别还是语义搜索，向量数据库都扮演着至关重要的角色。本文将深入对比分析当前市场上最主流的11个向量数据库解决方案，包括专业向量数据库（Milvus、Weaviate、Qdrant、Chroma、LanceDB）、传统数据库扩展（PgVector、Redis

在人工智能领域，有一条颠扑不破的铁律。喂给模型的是“垃圾数据”，得到的必然是“垃圾答案”。因此，数据质量是决定AI项目成败的。一个被低质量数据污染的系统，会因频繁出错而彻底失去用户的信任。如何将“垃圾”变为“黄金”？与。它们是我们构建可靠AI系统的第一道，也是最重要的一道防线。

在人工智能领域，向量（Vector）是一种用于表示数据（如文本、图像）的数学对象，通常是一组数值。通过向量表示，我们可以捕获数据的语义信息，从而实现语义搜索和相似度计算。传统关键词搜索= 使用精确匹配查找文档，如搜索“苹果”只能找到包含“苹果”这个词的文档。向量语义搜索= 使用向量表示，搜索“苹果”可以找到关于“水果”或“公司”的文档，因为向量捕获了语义关联。当AI处理数据时，向量化技术将数据转换