使用 Elasticsearch 作为 Azure OpenAI On Your Data 的向量数据库

作者：Elasticsearch发布时间：2024-05-27

OpenAI 微软

作者：来自 Elastic Paul Oremland 背景介绍最近，[微软通过 Azure OpenAI 服务 "On Your Data" 将 Elasticsearch 直接集成到 Azure...【查看原文】

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向量数据库不是一个单独的数据库分类

随着生成式AI的飞速发展，很大一部分的查询会以“密集向量搜索”的方式执行。每个数据库都会提供某种形式的向量搜索。其中包括图数据库、关系数据库、文档数据库以及键值数据库，甚至还包括缓存。向量数据库和其他数据库之间的边界会变得模糊。

生成式AI

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向量数据库是什么，使用场景是什么？向量的可以通过一个名叫嵌入embedding的过程，把各种非结构化数据表示出来，相当于多维压缩到低维，把特征向量抽象成一串串数字，让AI大模型看得懂，而且都能用这些数值去做训练和推理。在机器学习和数据科学里，向量通常是一组数字。它们组成了一个多维的数值空间，向量的每个维度代表该空间的一个不同的特征或属性。例如图像中不同像素点的颜色值，或是文本中每个词的出现频率等。通过定义不同的特征和属性，就可以把原始数据表示成多个维度的向量。这个表示方式有个很大的优点，就是类似的内容

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