向量数据库

如何优化向量数据库的召回准确率是关键问题之一，主要从提高向量质量、改进索引结构、优化距离度量、改进查询策略、数据增强与处理、通过反馈机制优化以及多模态融合等方面着手解决。

向量数据库通过向量化和相似度计算实现高效的数据检索。它主要应用于人工智能领域，并在推荐系统、图像识别等方面发挥作用。相比传统数据库，向量数据库擅长处理非结构化数据的语义相关性，其核心在于对不同模态数据进行向量化处理以及利用相似度计算算法来优化搜索性能和结果准确性。