Hvad er en Vector Database?
Specialiserede databaser optimeret til at gemme og søge i high-dimensional vectors som AI embeddings.
Definition
En Vector Database er en specialiseret database optimeret til at gemme, indeksere og søge i high-dimensional vectors som AI embeddings med høj hastighed og nøjagtighed.
Formål
Vector Databases har til formål at muliggøre effektiv similarity search og semantic søgning ved at finde vectors (og dermed data) der er tæt på hinanden i vector space.
Funktion
Vector Databases fungerer gennem specialiserede algoritmer som HNSW eller IVF til at organisere og søge i millioner af high-dimensional vectors hurtigt.
Eksempel
En RAG-system bruger vector database til at finde de mest relevante dokumenter ved at sammenligne query embeddings med stored document embeddings.
Relateret
Vector Databases er essentielle for embeddings, semantic search og RAG systemer.
Vil du vide mere?
Hvis du er nysgerrig efter at lære mere om Vector Database, så kontakt mig på X. Jeg elsker at dele idéer, besvare spørgsmål og diskutere nysgerrigheder om disse emner, så tøv ikke med at kigge forbi. Vi ses!
Hvad er AI Alignment?
AI Alignment eller AI-justering refererer til at sikre, at AI-systemer hand...
Hvad betyder deterministisk i AI?
Deterministisk i AI henviser til systemer eller modeller, der producerer nø...
Co je Banner Blindness?
Banner Blindness je psychologický a behaviorální fenomén pozorovaný u uživa...