以前我曾疑惑，对于非结构化的内容，如一张图片或一段视频，如何实现搜索呢？图片或视频作为二进制文件，我们如何将其转化为可搜索的数据并存储起来，然后在搜索时将其还原呢？

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它把数据向量化，然后进行存储和查询，极大地提升效率、降低成本，解决了大模型预训练成本高、存在幻觉、没有“长期记忆”、知识更新不及时等问题。

随着人工智能、数据挖掘等技术的飞速发展，海量数据的存储和分析越来越成为重要的研究方向。在海量数据中找到具有相似性或相关性的数据对于实现精准推荐、搜索等应用至关重要。传统关系型数据库存在一些缺陷，例如存储效率低、查询耗时长等问题，因此，新型向量数据库应运而生。

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文本、图像、音视频等海量的非结构化数据占数据总量不断上升，预计2025年，将达到八成以上。这些数据由于结构不统一，所以在计算机中通常以向量形式进行特征提取后，再进行存储、计算、应用。为了解决海量数据场景下，向量的存储、计算问题，向量数据库应运而生，其通过数据算法和计算机工程，将向量特征进行分组和索引，以实现高效的相似性搜索。《数据库发展研究报告（2023年）》显示，向量数据库作为12个数据库技术发展趋势之一，其使用场景十分广泛，包括但不限于支撑文本翻译、产品推荐、语义搜索、图像搜索、视频推荐、异常检测、欺诈检测、人脸识别等应用。

文本、图像、音视频等海量的非结构化数据占数据总量不断上升，预计2025年，将达到八成以上。这些数据由于结构不统一，所以在计算机中通常以向量形式进行特征提取后，再进行存储、计算、应用。为了解决海量数据场景下，向量的存储、计算问题，向量数据库应运而生，其通过数据算法和计算机工程，将向量特征进行分组和索引，以实现高效的相似性搜索。《数据库发展研究报告（2023年）》显示，向量数据库作为12个数据库技术发展趋势之一，其使用场景十分广泛，包括但不限于支撑文本翻译、产品推荐、语义搜索、图像搜索、视频推荐、异常检测、欺诈检测、人脸识别等应用。

Milvus 是一款云原生向量数据库，它具备高可用、高性能、易拓展的特点，用于海量向量数据的实时召回。

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10月24日，在第四届长沙·中国1024程序员节上，腾讯云数据库副总经理罗云透露，腾讯云向量数据库自7月份发布以来，已经服务腾讯集团内部40多个业务，日请求量达1600亿次，服务的外部客户数也已经超过100家。

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自大模型爆火以来，它的关注度也一路飙升，官方显示，目前Milvus已经拥有超过1000+企业用户。

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腾讯云向量数据库（Tencent Cloud VectorDB）的 Python SDK 与Java SDK 是基于数据库设计模型，遵循 HTTP 协议，将 API 封装成易于使用的 Python 与 Java 函数或类，为开发者提供了更加友好、更加便捷的数据库使用和管理方式。

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很早之前就有过想写推荐系统系列文章了，本人曾任职高级大数据工程师全程参与过推荐系统的搭建，故在搭建推荐系统算得上是有一定的经验。推荐系统搭建有相当多的细节和要考虑的业务情况，以及要结合当前业务信息和用户信息的多维度属性，可以说得上是个大工程。做推荐系统的最看重的就是模块设计和用户画像体系，这两块相当于推荐系统的心脏和肌肉，光靠一篇文章是比较难全面讲解整体推荐系统的搭建的，好在腾讯云推出了向量数据库，免去了最为繁琐复杂的向量数据库设计步骤，可以直接利用腾讯云数据库强大的功能快速构建推荐系统。本篇文章将详细介绍推荐系统的定义以及推荐系统的架构设计，和深入浅出讲解向量分析，最后通过实例案例结合腾讯云向量数据库完成轻量级推荐系统搭建。

向量在数学中是一个可以表示多个维度或特性的对象。在我们日常生活中，也可以用来描述一个物体的多个属性。