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向量数据库人工智能时代的创新数据管理.pptx

上传人: 王** 编号:171101 2024-07-23 20页 17.24MB

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本文主要介绍了在AI时代,向量数据库如何革新数据管理,以及向量搜索功能的重要性。作者Michael Agarwal是Datavail的导演和全球实践领导者,拥有超过25年的IT经验,专注于云迁移和现代化、网站可靠性工程和NoSQL实践。文章讨论了向量数据库的概念,它们是高维空间的数学表示,用于计算机处理搜索和检索任务。向量搜索是基于相似性的搜索,使用kNN算法和近似最近邻(ANN)算法,对于存储数百万或数十亿向量的数据库至关重要。文章还提到了MySQL、MariaDB和PostgreSQL等数据库中向量搜索的功能,以及Pinecone和Weaviate等新型向量数据库。最后,作者以Azure Search为例,展示了一个业务文档的向量搜索案例。
请问您能详细介绍一下Vector Databases在AI时代的数据管理中的作用吗? 在MySQL和MongoDB中,Vector Search是如何实现和应用的?能否给出具体的例子? 您能否讲解一下如何使用Azure AI服务来处理和分析业务文档,以及这个过程可能遇到的挑战和解决方案?
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