嵌入向量索引

嵌入通过首先使用机器学习模型将数据（如文本、图像或音频）转换为高维向量来存储在向量数据库中。这些向量也称为嵌入，它们捕获数据中的语义关系和模式。生成后，每个嵌入都会连同其相关元数据（例如原始数据（如文本或图像）或标识符）一起在向量数据库中进行索引。然后，向量数据库组织这些嵌入以支持高效的相似性搜索，通常使用近似最近邻（ANN）搜索等技术。