主要观点：AI 与向量数据库结合能基于实际意义搜索互联网，传统数据库擅长处理结构化数据，而如今大量数据是混乱非结构化的，向量数据库可按意义搜索，此组合能改变信息查找和理解方式，下文详细介绍了向量数据库的概念、工作原理、重要性、代码示例及实际应用案例等。

关键信息：

• 传统数据库适合整洁结构化数据，如今大部分数据是混乱非结构化的。
• 向量数据库能按意义处理新搜索方式，通过 AI 生成向量嵌入，向量数据库存储和索引。
• AI 向量数据库合作方式：AI 理解数据生成向量嵌入，向量数据库存储并快速查找相似数据。
• 此组合重要性：能理解意义、速度快、处理大量数据，可用于搜索、推荐、智能聊天等。
• 代码示例展示如何找相似内容，将句子转为向量坐标并在向量数据库中查找相似句。
• 实际应用案例如购物网站根据向量相似性推荐商品。

重要细节：

• AI 模型如深度学习模型可将复杂数据转为向量嵌入，相似意义或特征的数据在高维向量空间中映射接近。
• 向量数据库使用如 HNSW、IVF 等算法快速查找最相似向量。
• 购物网站利用 AI 和向量数据库为用户推荐相似商品，提前为商品创建向量坐标存储在数据库中，实时根据用户点击商品查找相似商品。