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《向量数据库指南》——向量数据库与向量搜索库

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向量数据库与向量搜索库

在这个数据量与日俱增的时代，大部分数据都可以归为半结构化数据和非结构化数据。近似最近邻（Approximate Nearest Neighbor，ANN）搜索是处理这类数据的有效方式。向量数据库是一种数据库管理系统，有助于处理不断增加的非结构化数据。

向量数据库提供了一种全托管数据管理解决方案，用于存储、索引和搜索大规模的非结构化数据集。向量数据库利用了机器学习模型的 Embedding 能力。

《向量数据库指南》——向量数据库与向量搜索库_第1张图片

 

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你猜现在著名的 ImageNet 数据集需要多少个管理员来标记？有答案了吗？

需要 25000 个人（真的很多）。

通过图像、视频、文本、音频和其他形式的非结构化数据的内容而非人为生成的标签进行搜索，正是向量数据库要解决的问题。与强大的机器学习模型相结合时，Milvus 等向量数据库能够彻底改变电子商务、推荐系统、语义搜索、计算机安全、制药等行业。

我们从用户角度来考虑一下。如果没有强大的可用性和友好的 API，技术

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    更换了开发环境，从杭州，改变到了上海。svn的地址肯定要切换的，切换之前需要将原svn自带的.svn文件信息删除，可手动删除，也可通过废弃原来的svn位置提示删除.svn时删除。   然后就是按照最新的svn地址和规范建立相关的目录信息，再将原来的纯代码信息上传到新的环境。然后再重新检出，这样每次修改后就可以看到哪些文件被修改过，这对于增量发布的规范特别有用。   检出
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