向量数据库及其应用研究

[目的/意义]文章通过揭示向量数据库理论、技术、应用等体系,以期推动多模态AI相关理论、技术、应用研究与实践创新。[方法/过程]文章运用文献追溯法、内容分析法阐述了向量数据库演进历程并界定其核心概念,对比分析了其特点、价值,据此梳理了其应用机理、功能及对应的关键技术、应用模式,探讨了向量数据库所面临的挑战及对策,展望了其理论、技术、应用发展趋势。[结果/结论]向量数据库源自向量索引方法体系构建、发展于向量数据检索引擎构建、完善于向量数据库管理系统构建;数据模型、索引机制等方面相比关系数据库、图数据库特点明显;具有用户、数据管理、开发者、研究者等方面的价值;关键技术分为向量数据的嵌入生成、索引、检索3类;应用模式分为数据驱动型、知识驱动型、场景驱动型3类;面临向量数据优质生成、语义描述、存储资源利用、协同共享、伦理安全等方面的挑战;发展态势趋向理论框架体系化、技术方案成熟化、应用服务生态化。