Vector Database
Embeddings用数值形式的向量，在高维空间表示数据（通常是文本等非结构化的数据）。传统的关系型数据库并不适合存储和搜索这些向量表示。
向量存储库能够使用相似度算法对相似向量进行索引和快速搜索，使得应用程序能够在给定目标向量的情况下找到相关向量。
例如，在个性化聊天机器人的案例中，用户会向生成式人工智能模型输入一个提示词。该模型运用相似性搜索算法，在一系列文档中搜索相似文本。随后，所得信息会被用于生成极具个性化且准确的回应。这种信息检索是通过向量存储中的嵌入和向量索引实现的。