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在人工智能与大数据技术蓬勃发展的当下，非结构化数据（如图像、文本、音频）的处理需求呈指数级增长。传统关系型数据库因无法高效处理高维向量之间的语义关联，逐渐难以满足现代应用对实时相似性搜索、多模态检索等场景的需求。向量数据库应运而生，通过将非结构化数据转化为高维向量，结合高效的索引算法和分布式架构，为语义理解、推荐系统、内容检索等场景提供了基础设施级支持。本文从技术原理、核心架构、主流工具对比等维度，系统解析向量数据库的核心技术栈，并通过 Milvus 与 Faiss 的实践示例，展现其在高性能检索中的关键作用。

一、向量数据库概述

向量数据库(Vector Database)是一种专门用于存储和查询高维向量数据的数据库系统，它通过将非结构化数据(如文本、图像、音频等)转换为向量形式，实现高效的相似性搜索和语义检索。随着人工智能和大数据技术的发展，向量数据库已成为处理非结构化数据的关键基础设施。

定义：专为存储、索引和检索高维向量设计的数据库，支持高效的相似性搜索（Similarity Search）和最近邻查找（KNN/ANN）。
核心用途：处理机器学习模型生成的嵌入向量（Embeddings），如图像、文本、音频的向量化表示。