向量数据库的概念能够追溯到20世纪90年代。其时,跟着数据量的添加和核算机硬件的开展,人们开端寻觅更高效的数据存储和检索办法。向量数据库作为一种新式的数据存储和检索技能,逐步引起了研讨人员的重视。
向量数据库的基本思想是将数据表明为高维空间中的向量,经过向量之间的类似度来检索数据。这种表明办法能够有效地处理大规模、高维度的数据,而且具有很好的可扩展性和灵活性。
向量数据库在学术界和工业界都得到了广泛的研讨和使用。在学术界,研讨人员提出了许多向量数据库的算法和模型,如部分灵敏哈希(LSH)、近似最近邻查找(ANN)等。在工业界,许多公司也开端将向量数据库使用于实践事务中,如查找引擎、引荐体系、图像识别等范畴。
总的来说,向量数据库作为一种新式的数据存储和检索技能,具有很好的使用远景和开展潜力。跟着数据量的不断添加和核算才能的提高,向量数据库将会得到更广泛的使用和推行。
1. 前期探究(20世纪60年代-80年代):在这个阶段,向量数据库的研讨首要会集在怎么有效地存储和检索高维数据。代表性的作业包含1972年提出的向量空间模型(VSM)和1979年提出的余弦类似度核算办法。
2. 技能打破(20世纪90年代-2000年代):跟着核算机硬件和软件技能的快速开展,向量数据库开端逐步走向实用化。这一时期,一些闻名的向量数据库体系如LSI、VSM、SSVM等相继问世。
关于向量数据库的提出时刻,现在尚无清晰的答案。一种观念以为,向量数据库的提出时刻能够追溯到20世纪60年代,即向量空间模型(VSM)被提出的时期。另一种观念则以为,向量数据库的提出时刻应该是在20世纪90年代,即向量数据库技能开端走向实用化的时期。
向量数据库作为一种新式的数据存储和检索技能,在人工智能和大数据范畴发挥着越来越重要的效果。尽管关于向量数据库的提出时刻尚无结论,但能够必定的是,向量数据库的开展进程充满了立异与打破。跟着技能的不断进步,向量数据库将在未来发挥更大的效果,为各行各业带来更多价值。
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