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在企业级 AI 应用部署中,如何高效管理高维向量数据已成为关键挑战。面对向量数据库有哪些的疑问,本文对比分析主流产品,帮助开发者找到最适合的解决方案。
从基础架构看,向量数据库和关系数据库的区别在于对非结构化数据的处理能力。以电商场景为例,通过embedding技术将商品图片、描述转化为向量后,需借助专业向量库实现高效检索。国产厂商如向量数据库国内的 Zilliz,通过自研索引算法,使百万级向量查询延迟控制在 10ms 以内。
在选型时,怎么选择扩展性强的向量数据库是核心考量。企业需评估数据库是否支持集群扩展、增量备份等特性。某金融客户采用 Zilliz 集群方案后,在处理日均 10 亿级向量增量时,仍保持 99.9% 的服务可用性。