以阿里云OpenSearch为例谈向量检索技术选型

向量检索应用场景向量可以对物理世界的人/物/场景所产生各种非结构化数据（如语音、图片、视频，语言文字、行为等）进行抽象，如同数学空间中的坐标，标识着各个实体和实体关系。非结构化数据变成向量的过程称为向量化(Embedding)。向量检索就是对非结构化数据生成的向量进行检索，寻找相同或相似的向量，从而找到相同或相似的非结构化数据。非结构化数据（语音、图像、视频）检索向量检索的第一应用场景就是对语音、图像、视频这些非结构化数据的检索。以图片搜索为例，每一幅图片可以被抽象成向量特征，然后将所有特征构建成向量索引，查询的时候，将查询（图片）也表示为一个相同维度的向量，然后用这个向量在之前构建的向量索引中查找出最相似的结果，这样就完成了一次以图搜图。大模型知识记忆向量其实很早就已经文本 ………………………………