向量数据库
ref-nobody 代码已上传至github仓库：https://github.com/itaiit/spring-ai-learn 向量数据库是一种专门类型的数据库，在人工智能应用中发挥着关键作用。 在向量数据库中，查询与传统关系型数据库有所不同。它们不是寻找精确匹配，而是执行相似性搜索。当给出一个向量作为查询时，向量数据库会返回与查询向量“相似”的向量。 向量数据库用于将您的数据与人工智能模型集成。使用它们的第一步是将您的数据加载到向量数据库中。然后，当要将用户查询发送给人工智能模型时，会先检索一组相似的文档。这些文档随后作为用户问题的上下文，并与用户的查询一起发送给人工智能模型。这种技术被称为检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）。 要将数据插入向量数据库，需将其封装在一个 Document 对象内。Document 类封装了来自数据源（如 PDF 或 Word 文档）的内容，并包含以字符串形式表示的文本。它还包含以键值对形式呈现的元数据，包括诸如文件名等详细信息。 当插入向量数据库时，文本内容会通过嵌入模型转换为数值数组，即浮点数数组（float），这被称为向量嵌入（vector…
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